La détection d'anomalies comme outil de renforcement d'analyse des données et de prédiction dans l'éducation

Les établissements d'enseignement cherchent à concevoir des mécanismes efficaces pour améliorer les résultats scolaires, renforcer le processus d'apprentissage et éviter l'abandon scolaire. L'analyse et la prédiction des performances des étudiants au cours de leurs études peuvent mettre en évidence certaines lacunes d'une formation et détecter les étudiants ayant des problèmes d'apprentissage. Il s'agit donc de développer des techniques et des modèles basés sur des données qui visent à améliorer l'enseignement et l'apprentissage. Les modèles classiques ignorent généralement les étudiants présentant des comportements et incohérences inhabituels, bien qu'ils puissent fournir des informations importantes aux experts du domaine et améliorer les modèles de prédiction. Les profils atypiques dans l'éducation sont à peine explorés et leur impact sur les modèles de prédiction n'a pas encore été étudié dans la littérature. Cette thèse vise donc à étudier les valeurs anormales dans les données éducatives et à étendre les connaissances existantes à leur sujet. La thèse présente trois études de cas de détection de données anormales pour différents contextes éducatifs et modes de représentation des données (jeu de données numériques pour une université allemande, jeu de données numériques pour une université russe, jeu de données séquentiel pour les écoles d'infirmières françaises). Pour chaque cas, l'approche de prétraitement des données est proposée en tenant compte des particularités du jeu de données. Les données préparées ont été utilisées pour détecter les valeurs anormales dans des conditions de vérité terrain inconnue. Les caractéristiques des valeurs anormales détectées ont été explorées et analysées, ce qui a permis d'étendre les connaissances sur le comportement des étudiants dans un processus d'apprentissage. L'une des principales tâches dans le domaine de l'éducation est de développer des mécanismes essentiels qui permettront d'améliorer les résultats scolaires et de réduire l'abandon scolaire. Ainsi, il est nécessaire de construire des modèles de prédiction de performance qui sont capables de détecter les étudiants ayant des problèmes d'apprentissage, qui ont besoin d'une aide spéciale. Le deuxième objectif de la thèse est d'étudier l'impact des valeurs anormales sur les modèles de prédiction. Nous avons considéré deux des tâches de prédiction les plus courantes dans le domaine de l'éducation: (i) la prédiction de l'abandon scolaire, (ii) la prédiction du score final. Les modèles de prédiction ont été comparés en fonction de différents algorithmes de prédiction et de la présence de valeurs anormales dans les données d'entraînement. Cette thèse ouvre de nouvelles voies pour étudier les performances des élèves dans les environnements éducatifs. La compréhension des valeurs anormales et des raisons de leur apparition peut aider les experts du domaine à extraire des informations précieuses des données. La détection des valeurs aberrantes pourrait faire partie du pipeline des systèmes d'alerte précoce pour détecter les élèves à haut risque d'abandon. De plus, les tendances comportementales des valeurs aberrantes peuvent servir de base pour fournir des recommandations aux étudiants dans leurs études ou prendre des décisions concernant l'amélioration du processus éducatif.Educational institutions seek to design effective mechanisms that improve academic results, enhance the learning process, and avoid dropout. The performance analysis and performance prediction of students in their studies may show drawbacks in the educational formations and detect students with learning problems. This induces the task of developing techniques and data-based models which aim to enhance teaching and learning. Classical models usually ignore the students-outliers with uncommon and inconsistent characteristics although they may show significant information to domain experts and affect the prediction models. The outliers in education are barely explored and their impact on the prediction models has not been studied yet in the literature. Thus, the thesis aims to investigate the outliers in educational data and extend the existing knowledge about them. The thesis presents three case studies of outlier detection for different educational contexts and ways of data representation (numerical dataset for the German University, numerical dataset for the Russian University, sequential dataset for French nurse schools). For each case, the data preprocessing approach is proposed regarding the dataset peculiarities. The prepared data has been used to detect outliers in conditions of unknown ground truth. The characteristics of detected outliers have been explored and analysed, which allowed extending the comprehension of students' behaviour in a learning process. One of the main tasks in the educational domain is to develop essential tools which will help to improve academic results and reduce attrition. Thus, plenty of studies aim to build models of performance prediction which can detect students with learning problems that need special help. The second goal of the thesis is to study the impact of outliers on prediction models. The two most common prediction tasks in the educational field have been considered: (i) dropout prediction, (ii) the final score prediction. The prediction models have been compared in terms of different prediction algorithms and the presence of outliers in the training data. This thesis opens new avenues to investigate the students' performance in educational environments. The understanding of outliers and the reasons for their appearance can help domain experts to extract valuable information from the data. Outlier detection might be a part of the pipeline in the early warning systems of detecting students with a high risk of dropouts. Furthermore, the behavioral tendencies of outliers can serve as a basis for providing recommendations for students in their studies or making decisions about improving the educational process

La détection d'anomalies comme outil de renforcement d'analyse des données et de prédiction dans l'éducation

Educational institutions seek to design effective mechanisms that improve academic results, enhance the learning process, and avoid dropout. The performance analysis and performance prediction of students in their studies may show drawbacks in the educational formations and detect students with learning problems. This induces the task of developing techniques and data-based models which aim to enhance teaching and learning. Classical models usually ignore the students-outliers with uncommon and inconsistent characteristics although they may show significant information to domain experts and affect the prediction models. The outliers in education are barely explored and their impact on the prediction models has not been studied yet in the literature. Thus, the thesis aims to investigate the outliers in educational data and extend the existing knowledge about them. The thesis presents three case studies of outlier detection for different educational contexts and ways of data representation (numerical dataset for the German University, numerical dataset for the Russian University, sequential dataset for French nurse schools). For each case, the data preprocessing approach is proposed regarding the dataset peculiarities. The prepared data has been used to detect outliers in conditions of unknown ground truth. The characteristics of detected outliers have been explored and analysed, which allowed extending the comprehension of students' behaviour in a learning process. One of the main tasks in the educational domain is to develop essential tools which will help to improve academic results and reduce attrition. Thus, plenty of studies aim to build models of performance prediction which can detect students with learning problems that need special help. The second goal of the thesis is to study the impact of outliers on prediction models. The two most common prediction tasks in the educational field have been considered: (i) dropout prediction, (ii) the final score prediction. The prediction models have been compared in terms of different prediction algorithms and the presence of outliers in the training data. This thesis opens new avenues to investigate the students' performance in educational environments. The understanding of outliers and the reasons for their appearance can help domain experts to extract valuable information from the data. Outlier detection might be a part of the pipeline in the early warning systems of detecting students with a high risk of dropouts. Furthermore, the behavioral tendencies of outliers can serve as a basis for providing recommendations for students in their studies or making decisions about improving the educational process.Les établissements d'enseignement cherchent à concevoir des mécanismes efficaces pour améliorer les résultats scolaires, renforcer le processus d'apprentissage et éviter l'abandon scolaire. L'analyse et la prédiction des performances des étudiants au cours de leurs études peuvent mettre en évidence certaines lacunes d'une formation et détecter les étudiants ayant des problèmes d'apprentissage. Il s'agit donc de développer des techniques et des modèles basés sur des données qui visent à améliorer l'enseignement et l'apprentissage. Les modèles classiques ignorent généralement les étudiants présentant des comportements et incohérences inhabituels, bien qu'ils puissent fournir des informations importantes aux experts du domaine et améliorer les modèles de prédiction. Les profils atypiques dans l'éducation sont à peine explorés et leur impact sur les modèles de prédiction n'a pas encore été étudié dans la littérature. Cette thèse vise donc à étudier les valeurs anormales dans les données éducatives et à étendre les connaissances existantes à leur sujet. La thèse présente trois études de cas de détection de données anormales pour différents contextes éducatifs et modes de représentation des données (jeu de données numériques pour une université allemande, jeu de données numériques pour une université russe, jeu de données séquentiel pour les écoles d'infirmières françaises). Pour chaque cas, l'approche de prétraitement des données est proposée en tenant compte des particularités du jeu de données. Les données préparées ont été utilisées pour détecter les valeurs anormales dans des conditions de vérité terrain inconnue. Les caractéristiques des valeurs anormales détectées ont été explorées et analysées, ce qui a permis d'étendre les connaissances sur le comportement des étudiants dans un processus d'apprentissage. L'une des principales tâches dans le domaine de l'éducation est de développer des mécanismes essentiels qui permettront d'améliorer les résultats scolaires et de réduire l'abandon scolaire. Ainsi, il est nécessaire de construire des modèles de prédiction de performance qui sont capables de détecter les étudiants ayant des problèmes d'apprentissage, qui ont besoin d'une aide spéciale. Le deuxième objectif de la thèse est d'étudier l'impact des valeurs anormales sur les modèles de prédiction. Nous avons considéré deux des tâches de prédiction les plus courantes dans le domaine de l'éducation: (i) la prédiction de l'abandon scolaire, (ii) la prédiction du score final. Les modèles de prédiction ont été comparés en fonction de différents algorithmes de prédiction et de la présence de valeurs anormales dans les données d'entraînement. Cette thèse ouvre de nouvelles voies pour étudier les performances des élèves dans les environnements éducatifs. La compréhension des valeurs anormales et des raisons de leur apparition peut aider les experts du domaine à extraire des informations précieuses des données. La détection des valeurs aberrantes pourrait faire partie du pipeline des systèmes d'alerte précoce pour détecter les élèves à haut risque d'abandon. De plus, les tendances comportementales des valeurs aberrantes peuvent servir de base pour fournir des recommandations aux étudiants dans leurs études ou prendre des décisions concernant l'amélioration du processus éducatif

La détection d'anomalies comme outil de renforcement d'analyse des données et de prédiction dans l'éducation

Educational institutions seek to design effective mechanisms that improve academic results, enhance the learning process, and avoid dropout. The performance analysis and performance prediction of students in their studies may show drawbacks in the educational formations and detect students with learning problems. This induces the task of developing techniques and data-based models which aim to enhance teaching and learning. Classical models usually ignore the students-outliers with uncommon and inconsistent characteristics although they may show significant information to domain experts and affect the prediction models. The outliers in education are barely explored and their impact on the prediction models has not been studied yet in the literature. Thus, the thesis aims to investigate the outliers in educational data and extend the existing knowledge about them. The thesis presents three case studies of outlier detection for different educational contexts and ways of data representation (numerical dataset for the German University, numerical dataset for the Russian University, sequential dataset for French nurse schools). For each case, the data preprocessing approach is proposed regarding the dataset peculiarities. The prepared data has been used to detect outliers in conditions of unknown ground truth. The characteristics of detected outliers have been explored and analysed, which allowed extending the comprehension of students' behaviour in a learning process. One of the main tasks in the educational domain is to develop essential tools which will help to improve academic results and reduce attrition. Thus, plenty of studies aim to build models of performance prediction which can detect students with learning problems that need special help. The second goal of the thesis is to study the impact of outliers on prediction models. The two most common prediction tasks in the educational field have been considered: (i) dropout prediction, (ii) the final score prediction. The prediction models have been compared in terms of different prediction algorithms and the presence of outliers in the training data. This thesis opens new avenues to investigate the students' performance in educational environments. The understanding of outliers and the reasons for their appearance can help domain experts to extract valuable information from the data. Outlier detection might be a part of the pipeline in the early warning systems of detecting students with a high risk of dropouts. Furthermore, the behavioral tendencies of outliers can serve as a basis for providing recommendations for students in their studies or making decisions about improving the educational process.Les établissements d'enseignement cherchent à concevoir des mécanismes efficaces pour améliorer les résultats scolaires, renforcer le processus d'apprentissage et éviter l'abandon scolaire. L'analyse et la prédiction des performances des étudiants au cours de leurs études peuvent mettre en évidence certaines lacunes d'une formation et détecter les étudiants ayant des problèmes d'apprentissage. Il s'agit donc de développer des techniques et des modèles basés sur des données qui visent à améliorer l'enseignement et l'apprentissage. Les modèles classiques ignorent généralement les étudiants présentant des comportements et incohérences inhabituels, bien qu'ils puissent fournir des informations importantes aux experts du domaine et améliorer les modèles de prédiction. Les profils atypiques dans l'éducation sont à peine explorés et leur impact sur les modèles de prédiction n'a pas encore été étudié dans la littérature. Cette thèse vise donc à étudier les valeurs anormales dans les données éducatives et à étendre les connaissances existantes à leur sujet. La thèse présente trois études de cas de détection de données anormales pour différents contextes éducatifs et modes de représentation des données (jeu de données numériques pour une université allemande, jeu de données numériques pour une université russe, jeu de données séquentiel pour les écoles d'infirmières françaises). Pour chaque cas, l'approche de prétraitement des données est proposée en tenant compte des particularités du jeu de données. Les données préparées ont été utilisées pour détecter les valeurs anormales dans des conditions de vérité terrain inconnue. Les caractéristiques des valeurs anormales détectées ont été explorées et analysées, ce qui a permis d'étendre les connaissances sur le comportement des étudiants dans un processus d'apprentissage. L'une des principales tâches dans le domaine de l'éducation est de développer des mécanismes essentiels qui permettront d'améliorer les résultats scolaires et de réduire l'abandon scolaire. Ainsi, il est nécessaire de construire des modèles de prédiction de performance qui sont capables de détecter les étudiants ayant des problèmes d'apprentissage, qui ont besoin d'une aide spéciale. Le deuxième objectif de la thèse est d'étudier l'impact des valeurs anormales sur les modèles de prédiction. Nous avons considéré deux des tâches de prédiction les plus courantes dans le domaine de l'éducation: (i) la prédiction de l'abandon scolaire, (ii) la prédiction du score final. Les modèles de prédiction ont été comparés en fonction de différents algorithmes de prédiction et de la présence de valeurs anormales dans les données d'entraînement. Cette thèse ouvre de nouvelles voies pour étudier les performances des élèves dans les environnements éducatifs. La compréhension des valeurs anormales et des raisons de leur apparition peut aider les experts du domaine à extraire des informations précieuses des données. La détection des valeurs aberrantes pourrait faire partie du pipeline des systèmes d'alerte précoce pour détecter les élèves à haut risque d'abandon. De plus, les tendances comportementales des valeurs aberrantes peuvent servir de base pour fournir des recommandations aux étudiants dans leurs études ou prendre des décisions concernant l'amélioration du processus éducatif

Outlier Detection as a Tool for Reinforcing Data Analysis and Prediction in Education

Les établissements d'enseignement cherchent à concevoir des mécanismes efficaces pour améliorer les résultats scolaires, renforcer le processus d'apprentissage et éviter l'abandon scolaire. L'analyse et la prédiction des performances des étudiants au cours de leurs études peuvent mettre en évidence certaines lacunes d'une formation et détecter les étudiants ayant des problèmes d'apprentissage. Il s'agit donc de développer des techniques et des modèles basés sur des données qui visent à améliorer l'enseignement et l'apprentissage. Les modèles classiques ignorent généralement les étudiants présentant des comportements et incohérences inhabituels, bien qu'ils puissent fournir des informations importantes aux experts du domaine et améliorer les modèles de prédiction. Les profils atypiques dans l'éducation sont à peine explorés et leur impact sur les modèles de prédiction n'a pas encore été étudié dans la littérature. Cette thèse vise donc à étudier les valeurs anormales dans les données éducatives et à étendre les connaissances existantes à leur sujet. La thèse présente trois études de cas de détection de données anormales pour différents contextes éducatifs et modes de représentation des données (jeu de données numériques pour une université allemande, jeu de données numériques pour une université russe, jeu de données séquentiel pour les écoles d'infirmières françaises). Pour chaque cas, l'approche de prétraitement des données est proposée en tenant compte des particularités du jeu de données. Les données préparées ont été utilisées pour détecter les valeurs anormales dans des conditions de vérité terrain inconnue. Les caractéristiques des valeurs anormales détectées ont été explorées et analysées, ce qui a permis d'étendre les connaissances sur le comportement des étudiants dans un processus d'apprentissage. L'une des principales tâches dans le domaine de l'éducation est de développer des mécanismes essentiels qui permettront d'améliorer les résultats scolaires et de réduire l'abandon scolaire. Ainsi, il est nécessaire de construire des modèles de prédiction de performance qui sont capables de détecter les étudiants ayant des problèmes d'apprentissage, qui ont besoin d'une aide spéciale. Le deuxième objectif de la thèse est d'étudier l'impact des valeurs anormales sur les modèles de prédiction. Nous avons considéré deux des tâches de prédiction les plus courantes dans le domaine de l'éducation: (i) la prédiction de l'abandon scolaire, (ii) la prédiction du score final. Les modèles de prédiction ont été comparés en fonction de différents algorithmes de prédiction et de la présence de valeurs anormales dans les données d'entraînement. Cette thèse ouvre de nouvelles voies pour étudier les performances des élèves dans les environnements éducatifs. La compréhension des valeurs anormales et des raisons de leur apparition peut aider les experts du domaine à extraire des informations précieuses des données. La détection des valeurs aberrantes pourrait faire partie du pipeline des systèmes d'alerte précoce pour détecter les élèves à haut risque d'abandon. De plus, les tendances comportementales des valeurs aberrantes peuvent servir de base pour fournir des recommandations aux étudiants dans leurs études ou prendre des décisions concernant l'amélioration du processus éducatif.Educational institutions seek to design effective mechanisms that improve academic results, enhance the learning process, and avoid dropout. The performance analysis and performance prediction of students in their studies may show drawbacks in the educational formations and detect students with learning problems. This induces the task of developing techniques and data-based models which aim to enhance teaching and learning. Classical models usually ignore the students-outliers with uncommon and inconsistent characteristics although they may show significant information to domain experts and affect the prediction models. The outliers in education are barely explored and their impact on the prediction models has not been studied yet in the literature. Thus, the thesis aims to investigate the outliers in educational data and extend the existing knowledge about them. The thesis presents three case studies of outlier detection for different educational contexts and ways of data representation (numerical dataset for the German University, numerical dataset for the Russian University, sequential dataset for French nurse schools). For each case, the data preprocessing approach is proposed regarding the dataset peculiarities. The prepared data has been used to detect outliers in conditions of unknown ground truth. The characteristics of detected outliers have been explored and analysed, which allowed extending the comprehension of students' behaviour in a learning process. One of the main tasks in the educational domain is to develop essential tools which will help to improve academic results and reduce attrition. Thus, plenty of studies aim to build models of performance prediction which can detect students with learning problems that need special help. The second goal of the thesis is to study the impact of outliers on prediction models. The two most common prediction tasks in the educational field have been considered: (i) dropout prediction, (ii) the final score prediction. The prediction models have been compared in terms of different prediction algorithms and the presence of outliers in the training data. This thesis opens new avenues to investigate the students' performance in educational environments. The understanding of outliers and the reasons for their appearance can help domain experts to extract valuable information from the data. Outlier detection might be a part of the pipeline in the early warning systems of detecting students with a high risk of dropouts. Furthermore, the behavioral tendencies of outliers can serve as a basis for providing recommendations for students in their studies or making decisions about improving the educational process

Examining Students’ Behavior in a Digital Simulation Game for Nurse Training

International audienceDigital educational games have evolved in recent years due to the need to support education and training focused on non-technical skills. Data gathered through interaction with the graphical user interface are explored and exploited to analyze the players' experience. Many researchers have pointed the importance of analysis of players’ in-game behavior, which can help to enhance the learning process, identify learners' strategies, and improve the effectiveness of the serious game. This study is devoted to the analysis of students' behavior in a simulation game called CLONE, which targets work scheduling, situation awareness, and decision-making. The students’ performance and their behavioral strategies are examined based on sequences analysis of players' in-game actions. Moreover, outlier detection is proposed as an instrument for obtaining information that might help better understand students’ behavior. The findings of the study show that such indicators as time spent on planning schedule, time spent on inspecting additional information, and intensity of delegation activity are significantly higher for successful games than for lost ones. The sequences analysis and clustering reveal students' prevailing in-game strategies, which mostly consist of inspection, reading medical records, delegation, and scheduling. Eventually, outlier detection discloses the game sessions with uncertain strategies and unstructured scheduling

Unsupervised Outlier Detection: students profiling in an effort to indicate learning problems in Higher Educational Institutions

International audienc

Examining Students’ Behavior in a Digital Simulation Game for Nurse Training

International audienceDigital educational games have evolved in recent years due to the need to support education and training focused on non-technical skills. Data gathered through interaction with the graphical user interface are explored and exploited to analyze the players' experience. Many researchers have pointed to the importance of analysis of players' in-game behavior, which can help to enhance the learning process, identify learners' strategies, and improve the effectiveness of the serious game. This study is devoted to the analysis of students' behavior in a simulation game called CLONE, which targets work scheduling, situation awareness, and decision-making. The students performance and their behavioral strategies are examined based on sequences analysis of players' in-game actions. Moreover, outlier detection is proposed as an instrument for obtaining information that might help better understand students behavior. The findings of the study have shown that such indicators as time spent on planning schedule, time spent on inspecting additional information, and intensity of delegation activity are significantly higher for successful games than for lost ones. The sequences analysis and clustering have revealed students' prevailing in-game strategies, which mostly consist of inspection, reading medical records, delegation, and scheduling. Eventually, outlier detection has disclosed the game sessions with uncertain strategies and unstructured scheduling