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http://dx.doi.org/10.32431/kace.2020.23.2.006

Exploration of Predictive Model for Learning Achievement of Behavior Log Using Machine Learning in Video-based Learning Environment  

Lee, Jungeun (이화여자대학교 교육대학원 교육공학.HRD전공)
Kim, Dasom (이화여자대학교 일반대학원 교육공학과)
Jo, Il-Hyun (이화여자대학교 교육공학과)
Publication Information
The Journal of Korean Association of Computer Education / v.23, no.2, 2020 , pp. 53-64 More about this Journal
Abstract
As online learning forms centered on video lectures become more common and constantly increasing, the video-based learning environment applying various educational methods is also changing and developing to enhance learning effectiveness. Learner's log data has emerged for measuring the effectiveness of education in the online learning environment, and various analysis methods of log data are important for learner's customized learning prescriptions. To this end, the study analyzed learner behavior data and predictions of achievement by machine learning in video-based learning environments. As a result, interactive behaviors such as video navigation and comment writing, and learner-led learning behaviors predicted achievement in common in each model. Based on the results, the study provided implications for the design of the video learning environment.
Keywords
Video-based Learning; Behavior Logs; Machine Learning; Predictive Model;
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