Predicting Student Performance and Motivation in Online Education - A Survey of Current Research Trends

2021

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icecco53203.2021.9663780
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 recent years Online Education has emerged as a complementary medium of education for students from all over the world. Though online education has seen a rise in popularity, there are still problems to be solved, such as high dropout rates. This articles reviews studies that address the problems of predicting student performance, motivation and related concepts in the context of online education. The article provides some reviews of works on student motivation, as it plays a major role in high dropout rates. Apart of reviewing the prominent works in this field, the current paper proposed new directions of research that could shed more light into the problems in this research field.