Capturing "attrition intensifying" structural traits from didactic interaction sequences of MOOC learners

This work is an attempt to discover hidden structural configurations in learning activity sequences of students in Massive Open Online Courses (MOOCs). Leveraging combined representations of video clickstream interactions and forum activities, we seek to fundamentally understand traits that are predictive of decreasing engagement over time. Grounded in the interdisciplinary field of network science, we follow a graph based approach to successfully extract indicators of active and passive MOOC participation that reflect persistence and regularity in the overall interaction footprint. Using these rich educational semantics, we focus on the problem of predicting student attrition, one of the major highlights of MOOC literature in the recent years. Our results indicate an improvement over a baseline ngram based approach in capturing "attrition intensifying" features from the learning activities that MOOC learners engage in. Implications for some compelling future research are discussed.Comment: "Shared Task" submission for EMNLP 2014 Workshop on Modeling Large Scale Social Interaction in Massively Open Online Course

Klasifikasi Bidang Keahlian Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Salah satu faktor yang dapat menentukan pilihan bidang keahlian mahasiswa yang dimiliki Jurusan Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura adalah penguasaan sub kemampuan yang dikuasai oleh mahasiswa terhadap kriteria sub kemampuan pada bidang pilihan tersebut. Apabila mahasiswa memiliki kemampuan yang dikuasai di bidang keahliannya tentunya akan mempermudah mahasiswa dalam proses pemilihan topik tugas akhir/skripsi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan menguji performa klasifikasi algoritma Naive Bayes dalam mengklasifikasikan bidang keahlian untuk mendapatkan model klasifikasi bidang keahlian mahasiswa berdasarkan kemampuan yang dikuasai oleh mahasiswa terhadap kriteria sub kemampuan pada kelompok keahlian Jurusan Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) sebagai preprocessing untuk menangani ketidak seimbangan kelas, Chi Square sebagai feature selection dalam mengurangi dimensi data, menghilangkan fitur-fitur yang tidak relevan dan Naive Bayes yang berfungsi untuk mengklasifikasi data. Pengujian akurasi metode pada penelitian ini dilakukan dengan K-Fold Cross Validation dan evaluasi menggunakan Confusion Matrix. Pengujian dilakukan dengan menggunakan empat skenario pengujian. Skenario pengujian pertama dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes dengan hasil nilai akurasi sebesar 66%. Skenario pengujian kedua dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes dan Chi Square dengan hasil nilai akurasi sebesar 71%. Skenario pengujian ketiga dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes dan SMOTE dengan hasil nilai akurasi sebesar 79%. Skenario pengujian keempat dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes, SMOTE dan Chi Square dengan hasil nilai akurasi sebesar 80%. Terdapat peningkatan akurasi pada klasifikasi dengan penambahan SMOTE dan Chi Square sebagai balanced data dan feature selection. Hal ini dikarenakan data set yang digunakan sudah seimbang dan memiliki kriteria yang relevan, dari 228 data set sebanyak 183 data berhasil diprediksi dengan benar. Sehingga model dengan menggunakan algoritma Naive Bayes, SMOTE dan Chi Square dapat memberikan performa model yang baik dan dapat digunakan dalam memprediksi bidang keahlian mahasiswa

Artificial intelligence in higher education industry : just a brief introduction to complexity of an issue of future challenges

Purpose: The article was written for review purposes in order to bring the definition of artificial intelligence closer and briefly present the possibilities of its use in management and economic sciences, as well as in higher education. Design/methodology/approach: In order to obtain the desired information, the author conducted a research of the scientific papers on the relationship between higher education and artificial intelligence and extracted the most important conclusions and theories. Findings: The review of the literature allowed the author to determine that there are many applications for artificial intelligence in higher education, but it should be noted that it should always be under human control and verification. Originality/value: Apart from a brief attempt at the definition of AI and its use in higher education, the author also presents a critical perspective and possible threats, as well as proposes solutions that can regulate the ways of using artificial intelligence not only in higher education, but also in other areas of industry and social life

Fitur Seleksi Forward Selection Untuk Menetukan Atribut Yang Berpengaruh Pada Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer UNAKI Semarang Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Data mining dalam dunia pendidikan dikenal dengan Educational Data Mining. EDM mengembangkan metode untuk menggali data pendidikan dan menggunakan metode tersebut untuk lebih memahami siswa. EDM dapat membantu pendidik untuk menganalisis cara belajar, mendeteksi mahasiswa yang memerlukan dukungan dan memprediksi kinerja mahasiswa. Perguruan tinggi perlu melakukan prediksi perilaku mahasiswa dan peringatan dini untuk mencegah secara dini kegagalan akademik mahasiswa. Naive Bayes memanfaatkan fungsi seleksi fitur dari Forward Selection untuk pemilihan atribut data dengan karakteristik data itu sendiri, dan meningkatkan ketepatan klasifikasi Naïve Bayes. Forward Selection berbasis Naive Bayes lebih akurat dan efektif dalam mengklasifikasikan status kelulusan mahasiswa dengan hasil akurasi 97,14% dan termasuk dalam kategori “excellent classification” dan memperoleh atribut yang berpengaruh yaitu: status pekerjaan dan IPK semester

Fitur Seleksi Forward Selection Untuk Menetukan Atribut Yang Berpengaruh Pada Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer UNAKI Semarang Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Data mining dalam dunia pendidikan dikenal dengan Educational Data Mining. EDM mengembangkan metode untuk menggali data pendidikan dan menggunakan metode tersebut untuk lebih memahami siswa. EDM dapat membantu pendidik untuk menganalisis cara belajar, mendeteksi mahasiswa yang memerlukan dukungan dan memprediksi kinerja mahasiswa. Perguruan tinggi perlu melakukan prediksi perilaku mahasiswa dan peringatan dini untuk mencegah secara dini kegagalan akademik mahasiswa. Naive Bayes memanfaatkan fungsi seleksi fitur dari Forward Selection untuk pemilihan atribut data dengan karakteristik data itu sendiri, dan meningkatkan ketepatan klasifikasi Naïve Bayes. Forward Selection berbasis Naive Bayes lebih akurat dan efektif dalam mengklasifikasikan status kelulusan mahasiswa dengan hasil akurasi 97,14% dan termasuk dalam kategori “excellent classification” dan memperoleh atribut yang berpengaruh yaitu: status pekerjaan dan IPK semester

Implementación de modelos de minería de datos para la definición de tendencias de deserción y permanencia en la universidad nacional de Colombia

Colombia es un país de conflicto en el cual se generan problemáticas ambientales, sociales y familiares que dificultan que los estudiantes universitarios finalicen su proyecto académico en el tiempo previsto. Considerando, además, que las transformaciones, los cambios sociales y las modificaciones en la normativa institucional inciden de manera significativa en los índices de permanencia se evidenció la necesidad de identificar e intervenir los factores que afectan dichos índices y afirmar un modelo de acompañamiento académico que permita mantenerlos en rangos aceptables dentro de las instituciones de educación superior del país. Por tal motivo, la Universidad Nacional de Colombia se planteó la creación de un modelo basado en técnicas de minería de datos para fortalecer la identificación de tendencias en torno a factores que influyen en el desempeño académico de los estudiantes. La ponencia presentará como, mediante el uso de estas técnicas conocidas por su valor predictivo e interpretabilidad (J48/C4.5, un árbol de decisión; Naïve Bayes, un clasificador Bayesiano, y regresión logística), c., se puede construir un modelo predictivo que permita identificar a los estudiantes que perderían la calidad de estudiante en su primera matrícula por bajo desempeño académico, facilitando a las instancias, tanto académicas como de bienestar, implementar acciones que les permitan actuar de manera oportuna sobre los factores que pueden afectar la permanencia de los estudiantes. Así mismo, el documento resalta cómo la implementación de estos modelos puede facilitar la creación de perfiles de estudiantes con riesgo académico, lo cual permitirá a las instituciones generar estrategias que actúen sobre las necesidades reales de los estudiantes universitarios para así disminuir la deserción, facilitar la permanencia y egreso

ANALISIS KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI MAHASISWA NON AKTIF

Mahasiswa non aktif adalah mahasiswa yang berhenti studi dan tidak melakukan registrasi administratif. Mahasiswa yang memiliki status non aktif memiliki kecenderungan untuk drop out. Tingginya persentase mahasiswa dengan status non aktif mempengaruhi nilai akreditasi universitas. Perlu diketahui faktor-faktor penyebab mahasiswa memiliki status non aktif.Teknik klasifikasi data mining dapat digunakan untuk prediksi mahasiswa non aktif. Banyak algoritma klasifikasi data mining yang dapat digunakan, sehingga perlu dilakukan komparasi untuk mengetahui tingkat akurasi dari masing-masing algoritma. Algoritma yang digunakan adalah logistic regression, decision tree, naïve bayes dan neural network. Data yang digunakan sebanyak 3861 mahasiswa program studi Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Desain Komunikasi Visual Universitas Dian Nuswantoro. Hasil dari proses klasifikasi dievaluasi dengan menggunakan cross validation, confusion matrix, ROC Curve dan T-Test untuk mengetahui algoritma klasifikasi data mining yang paling akurat untuk prediksi mahasiswa non aktif.Kata kunci : mahasiswa non aktif, klasifikasi data minin

Educational data mining: a literature review

Com o objetivo de divulgar o potencial e a aptidão do Data Mining Educacional, como um instrumento de análise e de investigação, no apoio à gestão de instituições dedicadas ao ensino, apresenta-se, no presente artigo, uma sucinta descrição de alguns dos estudos mais relevantes da área. A análise efetuada permite evidenciar as inovações que o EDM tem vindo a promover, bem como as tendências de investigação atuais e futuras.info:eu-repo/semantics/publishedVersio