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Leveraging Trends in Student Interaction to Enhance the Effectiveness of Sketch-Based Educational Software

Seth Polsley, Jaideep Ray, Trevor Nelligan, Michael Helms, Julie Linsey, Tracy Hammond
Zu finden in: Revolutionizing Education with Digital Ink (Seite 103 bis 114), 2016   
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iconZusammenfassungen

With the rapid adoption of software-based learning in classrooms, it is increasingly important to design more intelligent educational software, a goal of the emerging field of educational data mining. In this work, we analyze student activities from using a learning tool for engineers, Mechanix, in order to find trends that may be used to make the software a better tutor, combining its natural, sketch-based input with intelligent, experience-based feedback. We see a significant correlation between student performance and the amount of time they work on a problem before submitting; students who attempt to 'game” the system by submitting their results too often perform worse than those who work longer (p< 0.05). We also found significance in the number of times a student attempted a problem before moving on, with a strong correlation between being willing to switch among problems and better performance (p< 0.05). Overall, we find that student trends like these could be paired with machine learning techniques to make more intelligent educational tools.

Von Seth Polsley, Jaideep Ray, Trevor Nelligan, Michael Helms, Julie Linsey, Tracy Hammond im Konferenz-Band Revolutionizing Education with Digital Ink (2016) im Text Leveraging Trends in Student Interaction to Enhance the Effectiveness of Sketch-Based Educational Software

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