AkihikoWatanabe
commented
3 years ago MOOCsでの生徒のgradeを予測するモデルを提案。MOOCsでは生徒のassessmentに対するreponseがsparseで、かつpersonalizedなモデルが必要なため成績予測はチャレンジングなタスク。 lecture-video-watching clickstreams を利用し、time-series neural network （tステップのデータをMLPに入力するもの？あまりしっかり読んでいない）を使って、prioer performanceとclickstreamでtrainingすることでこれらを克服する。 2種類のMOOCsデータセットで評価したところ、past performanceの平均を利用するbaselineに対しては60%程度、lasso regression baselineよりも15%程度outperformした。
全体像
一般的なMOOCsでのvideo-lestureのsequence図解
生徒のj回のquizに回答したあとのaverage Correct First Attempt (CFA)を生徒の成績と定義し、RMSEで評価をしている模様？
上図のように、クイズに回答する毎のaverage CFAの変遷（=y）と、クイズjが含まれる生徒のvideo tにおけるclickstream input features（=x）を利用し、次のクイズに回答した時のaverage CFAを予測している？
https://cbrinton.net/tsnn.pdf