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English(EN) E2Vec: Feature Embedding with Temporal Information for Analyzing Student Actions in E-Book Systems

新的E2Vec方法使用时间数据分析学生行为

研究人员开发了E2Vec,一种用于分析数字教科书系统中学生行为的新特征表示方法。该方法利用词嵌入技术,特别是fastText,结合操作日志和时间间隔中的时间信息,创建学生向量。该方法在一个包含305名计算机科学课程学生的 数据集上进行了测试,证明了其在风险检测和泛化方面的潜力。 AI

排序理由 该集群描述了一篇在arXiv上发表的研究论文,详细介绍了一种分析电子书系统中学生行为的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yuma Miyazaki, Valdemar \v{S}v\'abensk\'y, Yuta Taniguchi, Fumiya Okubo, Tsubasa Minematsu, Atsushi Shimada ·

    E2Vec: Feature Embedding with Temporal Information for Analyzing Student Actions in E-Book Systems

    arXiv:2407.13053v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Digital textbook (e-book) systems record student interactions with textbooks as a sequence of events called EventStream data. In the past, researchers extracted meaningful features from EventStream, and utilized them as in…