Exploration of student behavior patterns through digital footprints

Journal of Mathematics Mechanics and Computer Science, 2019

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.26577/jmmcs-2019-3-25
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

In this experimental work, a set of Data Mining methods were used to reveal student behavior patterns by analyzing their digital footprints in social Web.Data were gathered from open social profiles of students learning at one of the universities in Kazakhstan.For this case study, 25 publications appeared in the students' social feeds were selected, and students' digital footprints (namely, information about their likes on these publications) were fixed.Patterns extracted via analysis of these footprints were compared with the results of psychological tests that were carried out before; and finally, the degree to which both these findings corroborated and complemented each other was assessed.Therefore, conducted experiments provided by R ecosystem demonstrated the potential of proposed methods to analyze digital footprints for the sake of educational analytics.Despite the fact that a very small set of data was used, the case study results are quite illustrative.