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Open University Learning Analytics dataset.
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新基准揭示时间数据可预测学生辍学
研究人员开发了一个新的生存基准，用于预测学习分析中的学生辍学。该基准统一了动态和连续时间表示，并比较了随机生存森林和泊松分段指数等各种模型。研究发现，时间行为数据，而非静态人口统计数据，是辍学风险最重要的预测因素。
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新的LEAP协议可防止早期预警模型中的数据泄露
研究人员开发了一种名为LEAP（Leakage-Excluded Early-Availability Protocol）的新协议，以解决学习管理系统（LMS）早期预警模型中的时间泄露问题。该协议确保预测仅基于预测时可用的信息，从而防止性能指标虚高。当应用于开放大学学习分析数据集（OULAD）时，LEAP证明了随着观察窗口的延长，性能会提高，其中随机森林在早期阶段表现最佳，而梯度提升在后期表现更优。研究还强调了时间违规，特别是涉及评估…