A Hybrid Learning Approach for Modelling and Analyzing Clickstream Data from Learning Management Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this research, a hybrid approach combining a Hidden Markov Model (HMM) with a Long Short-Term Memory (LSTM) recurrent neural network (RNN) is introduced to model realtime online feedback to students when completing academic activities using online Learning Management Systems (LMS).The solution provided is a Smart Classifier which unravels, and processes hidden patterns in the data to train appropriate metrics to raise flags indicating outlier student behavior based on historical data from previous and ongoing sessions.This work introduces an approach that facilitates modifications of the attention mechanism in Transformer models.Using this approach, the predictor module of the proposed solution is improved.The key element of this improvement is to use a Bayesian Graph Network (BGN) coupled to a Transformer.As a novelty, this method provides a systematic customization of the attention mechanism in Transformer models that can be applied to a range of problems involving clickstream data.Before anything else, I wish to express my deepest gratitude to my supervisor, Dr. M. Omair Shafiq for his unwavering support and belief in me.This thesis and the research behind it have been continuously guided by his enthusiasm, knowledge, research and teaching excellence in the field.From the early stages of my transition into the program and subsequent course work, to the completion of this thesis under the remote work and studying conditions imposed on us all by the pandemic, his remarkably constructive and effective feedback, insightful comments, and encouragement have been crucial for my success at every step of this journey.He has taught me very valuable lessons in a demanding field, always in the most professional, and yet warm and friendly, manner.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».