Изучение общих и индивидуальных характеристик учащихся с помощью восстановления матрицы

Источник фото: pixabay.com

Ученые рассмотрели проблему балансировки как проблему восстановления матрицы. Результаты эксперимента показывают эффективность созданного метода. Во-первых, он может обнаруживать значимые бикластеры, сравнимые с современными алгоритмами биклютеризации. Во-вторых, он может определять индивидуальные характеристики для каждого студента одновременно.

 Исходный код алгоритма и реальные наборы данных доступны по запросу. Он способен идентифицировать индивидуальные характеристики для каждого студента одновременно. Баланс группового обучения и индивидуального наставничества – важный вопрос в сфере образования.

Суть этой проблемы заключается в изучении общих характеристик, присущих множеству учащихся, и индивидуальных характеристик каждого учащегося. Методы бикластеризации оказались успешными для выявления значимых шаблонов с целью проведения групповых инструкций на основе характеристик учащихся. Однако эти методы игнорируют индивидуальные характеристики студентов, поскольку они сосредоточены только на общих характеристиках студентов.

Ученые предложили схему для одновременного выявления как групповых, так и индивидуальных характеристик учащихся. Они предполагают, что матрица характеристик студентов состоит из двух частей: одна – это матрица низкого ранга, представляющая общие характеристики студентов; другая – разреженная матрица, представляющая индивидуальные характеристики учащихся.