Predicción temprana de abandono en MOOCs a través de aprendizaje supervisado y optimización de hiperparámetros
Autores: Panagiotakopoulos, Theodor; Kotsiantis, Sotiris; Kostopoulos, Georgios; Iatrellis, Omiros; Kameas, Achilles
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Predicción temprana de abandono en MOOCs a través de aprendizaje supervisado y optimización de hiperparámetros
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Cursos en línea masivos y abiertos
MOOCs
Educación en línea
Deserción estudiantil
Algoritmos de aprendizaje automático
Tasas de finalización
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
En los últimos años, los cursos en línea masivos y abiertos (MOOCs) han ganado cada vez más popularidad en el campo de la educación en línea. Los estudiantes con diferentes necesidades y especificidades de aprendizaje pueden asistir a una amplia gama de cursos en línea especializados ofrecidos por universidades e instituciones educativas.
Descripción
En los últimos años, los cursos en línea masivos y abiertos (MOOCs) han ganado cada vez más popularidad en el campo de la educación en línea. Los estudiantes con diferentes necesidades y especificidades de aprendizaje pueden asistir a una amplia gama de cursos en línea especializados ofrecidos por universidades e instituciones educativas.