学习模拟环境,以模拟学生参与和保留自动在线课程的模范学生参与和保留 (A Learned Simulation Environment to Model Student Engagement and Retention in Automated Online Courses)

We developed a simulator to quantify the effect of exercise ordering on both student engagement and retention. Our approach combines the construction of neural network representations for users and exercises using a dynamic matrix factorization method. We further created a machine learning models of success and dropout prediction. As a result, our system is able to predict student engagement and retention based on a given sequence of exercises selected. This opens the door to the development of versatile reinforcement learning agents which can substitute the role of private tutoring in exam preparation.

翻译：我们开发了一个模拟器,以量化练习令对学生参与和保留的影响。我们的方法是将用户神经网络代表的构建与使用动态矩阵因子化方法的练习结合起来。我们进一步创建了成功和辍学预测的机器学习模式。因此,我们的系统能够根据所选择的练习顺序预测学生参与和保留。这为发展多种强化学习工具打开了大门,这些工具可以替代私人辅导在考试准备中的作用。

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Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流，从而帮助你自动的（可重复的）完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序，包括：查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作，如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。