arXiv cs.CY· David Otoo-Arthur, Terence L. van Zyl·· 19 小时前AI 评分33
在线学习纵向学习者参与度画像：不等观察窗口下的异质共识聚类
Longitudinal Learner Participation Profiling in Online Learning: Heterogeneous Consensus Clustering under Unequal Observation Windows
AI 导读
研究利用南非某大学 16,448 条学习者课程序列，评估了不等观察窗口对参与度画像的影响。通过 K-means 等四种聚类方法，构建了包含“持续活跃”等四类画像的共识模型。该模型将时长变异解释率从 38.18% 降至 2.87%，平均分配支持度为 0.739。
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