Comparison of learning analytics and educational data mining: A topic modeling approach
Notice bibliographique
Résumé
Educational data mining and learning analytics, although experiencing an upsurge in exploration and use, continue to elude precise definition; the two terms are often interchangeably used. This could be owing to the fact that the two fields exhibit common thematic elements. One avenue to provide clarity, uniformity, and consistency around the two fields, is to identify similarities and differences in topics between the two evolving fields. This paper conducted a topic modeling analysis of articles related to educational data mining and learning analytics to reveal thematic features of the two fields. Specifically, we employed structural topic modeling to identify the topics of the two fields from the abstracts. We apply structural topic modeling on N=192 articles for educational data mining and N=489 articles for learning analytics. We infer five-topic models for both educational data mining and learning analytics. We find that while there appears to be disciplinary differences in terms of research focus, there is little support for a clear distinction between the two disciplines, beyond their different lineage. The trend points to a convergence within the field of educational research on the applications of advanced statistical learning techniques to extract actionable insights from large data streams for optimizing teaching and learning. Both fields have converged on an increasing focus on student behaviors over the last five years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,037 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».