Nguồn tham khảo: Kuzilek, J., Hlosta, M., & Zdrahal, Z. (2017). Open University Learning Analytics dataset. Scientific Data, 4(1), 170171. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.171
Truy cập toàn văn: https://doi.org/10.1038/sdata.2017.171
Tóm tắt nội dung
Kuzilek, Hlosta và Zdrahal (2017) giới thiệu bộ dữ liệu Open University Learning Analytics (OULAD), nhằm hỗ trợ nghiên cứu phân tích học tập, lĩnh vực thu thập và phân tích dữ liệu người học để định hướng việc học và tối ưu học liệu. Dữ liệu lấy từ các khóa học do Đại học Mở (Open University, Vương quốc Anh) tổ chức. Điểm riêng của bộ dữ liệu là kết hợp thông tin nhân khẩu học với dữ liệu lượt nhấp (clickstream) tổng hợp về tương tác của sinh viên trong môi trường học tập ảo (VLE), cho phép phân tích hành vi qua hành động cụ thể.
Bộ dữ liệu gồm thông tin về 22 khóa học, 32.593 sinh viên, kết quả các bài đánh giá và nhật ký tương tác với VLE dưới dạng tổng số lượt nhấp theo ngày, tổng cộng 10.655.280 bản ghi. Dữ liệu được phát hành miễn phí theo giấy phép CC-BY 4.0. Đây là bài mô tả dữ liệu, không phải nghiên cứu dự báo. Với bài toán dự báo sinh viên bỏ học, OULAD thường được dùng làm dữ liệu đối chiếu để thử nghiệm mô hình dựa trên hành vi học trực tuyến theo thời gian, bổ sung cho hồ sơ tuyển sinh và điểm số.
Bộ dữ liệu cũng phù hợp để minh họa cách tạo đặc trưng theo từng tuần học, so sánh các thời điểm cảnh báo và kiểm tra công bằng thuật toán giữa các nhóm nhân khẩu học.
Luận điểm liên quan trong bài viết chính
Trong bài viết chính, tài liệu này được dẫn để làm rõ nhận định sau: Bộ dữ liệu OULAD của Đại học Mở Anh quốc là ví dụ về loại dữ liệu này, với 32.593 sinh viên và hơn 10 triệu bản ghi tương tác được tổng hợp theo ngày (Kuzilek và cộng sự, 2017).
Xem bài viết chính: Ứng dụng học máy phát hiện sinh viên có nguy cơ bỏ học: từ bài toán lớp thiểu số đến quyết định can thiệp