Machine Learning,Artificial Intelligence,Computers and Society,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی , رایانه و جامعه ,
توضیحات
Submitted 27 August, 2024; v1 submitted 25 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 24 pages, 3 figures, 6 tables, project page: see https://github.com/ai-for-edu/time-series-analysis-for-education
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 27 اوت 2024 ؛V1 ارسال شده 25 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 24 صفحه ، 3 شکل ، 6 جدول ، صفحه پروژه: به https://github.com/ai-for-edu/time-series-analysis-for-education مراجعه کنید
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Recent advancements in the collection and analysis of sequential educational data have brought time series analysis to a pivotal position in educational research, highlighting its essential role in facilitating data-driven decision-making. However, there is a lack of comprehensive summaries that consolidate these advancements. To the best of our knowledge, this paper is the first to provide a comprehensive review of time series analysis techniques specifically within the educational context. We begin by exploring the landscape of educational data analytics, categorizing various data sources and types relevant to education. We then review four prominent time series methods-forecasting, classification, clustering, and anomaly detection-illustrating their specific application points in educational settings. Subsequently, we present a range of educational scenarios and applications, focusing on how these methods are employed to address diverse educational tasks, which highlights the practical integration of multiple time series methods to solve complex educational problems. Finally, we conclude with a discussion on future directions, including personalized learning analytics, multimodal data fusion, and the role of large language models (LLMs) in educational time series. The contributions of this paper include a detailed taxonomy of educational data, a synthesis of time series techniques with specific educational applications, and a forward-looking perspective on emerging trends and future research opportunities in educational analysis. The related papers and resources are available and regularly updated at the project page.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
پیشرفت های اخیر در جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های آموزشی پی در پی ، تجزیه و تحلیل سری زمانی را به موقعیت محوری در تحقیقات آموزشی آورده است ، و نقش اساسی آن در تسهیل تصمیم گیری های داده محور را برجسته می کند.با این حال ، فقدان خلاصه های جامع وجود دارد که این پیشرفت ها را تحکیم می کند.به بهترین دانش ما ، این مقاله اولین بار است که یک بررسی جامع از تکنیک های تحلیل سری زمانی را به طور خاص در زمینه آموزشی ارائه می دهد.ما با بررسی چشم انداز تجزیه و تحلیل داده های آموزشی ، طبقه بندی منابع مختلف داده و انواع مرتبط با آموزش شروع می کنیم.سپس چهار روش برجسته سری زمانی را مرور می کنیم ، طبقه بندی ، خوشه بندی و تشخیص ناهنجاری و نشانگر نقاط کاربرد خاص آنها در تنظیمات آموزشی.پس از آن ، ما طیف وسیعی از سناریوهای آموزشی و برنامه های کاربردی را ارائه می دهیم ، با تمرکز بر نحوه استفاده از این روش ها برای رسیدگی به وظایف متنوع آموزشی ، که این امر ادغام عملی روشهای سری زمانی چندین زمان را برای حل مشکلات آموزشی پیچیده برجسته می کند.سرانجام ، ما با بحث در مورد جهت های آینده ، از جمله تجزیه و تحلیل یادگیری شخصی ، همجوشی داده های چندمودال و نقش مدل های بزرگ زبان (LLMS) در سری زمانی آموزشی نتیجه می گیریم.سهم این مقاله شامل یک طبقه بندی دقیق از داده های آموزشی ، سنتز تکنیک های سری زمانی با برنامه های آموزشی خاص و دیدگاه آینده نگر در مورد روندهای نوظهور و فرصت های تحقیقاتی آینده در تجزیه و تحلیل آموزشی است.مقالات و منابع مرتبط در صفحه پروژه به طور مرتب در دسترس و به روز می شوند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
