[论文解读] Who negatively influences me? Formalizing diffusion dynamics of negative exposure leading to student attrition in MOOCs

Tanmay Sinha|arXiv (Cornell University)|Jul 26, 2014

Online Learning and Analytics参考文献 17被引用 3

一句话总结

本文提出一种分支过程模型，用于形式化MOOC讨论区中低质量同伴互动的负面曝光如何通过学生网络传播，从而增加退学风险。通过建模影响扩散的随机暴露概率（p）与网络覆盖范围（k），发现当 p×k < 1 时，负面影响力会消散；当 p×k > 1 时，其将持续存在，为MOOC教师提供一种通过针对高影响力学生或提升论坛质量实施干预来预测和减轻退学风险的手段。

ABSTRACT

In this work, we explain the underlying interaction mechanisms which govern students' influence on each other in Massive Open Online Courses (MOOCs). Specifically, we outline different ways in which students can be negatively exposed to their peers on MOOC forums and discuss a simple formulation of learning network diffusion, which formalizes the essence of how such an influence spreads and can potentially lead to student attrition over time. We also view the limitations of our student modeling in the light of real world MOOC behavior and consequently suggest ways of extending the diffusion model to handle more complex assumptions. Such an understanding is very beneficial for MOOC designers and instructors to create a conducive learning environment that supports students' growth and increases their engagement in the course.

研究动机与目标

• 理解MOOC论坛中负面同伴互动如何随时间导致学生退学。
• 建模负面曝光在MOOC学生社交网络中的扩散动态。
• 识别负面影响力传播或消散的条件，从而实现课程的主动干预。
• 为MOOC教师提供检测和减轻高风险同伴影响力模式的工具。

提出的方法

• 使用分支过程模型模拟负面影响力传播，其中每个受影响的学生（A）以概率 p 影响 k 名易感学生（S）。
• 定义临界阈值 p×k < 1 为负面影响力灭绝，p×k > 1 为持续传播。
• 引入时变非齐次变体，其中 p 随着帖子老化和被查看的可能性降低而随时间递减。
• 提出个性化影响概率 p_{v,w}，以反映学生 v 与 w 之间的网络接近度和接触强度。
• 利用MOOC论坛互动数据估计曝光模式并验证模型假设。
• 通过放宽标准生存分析中对所有学生 p=1 的假设，承认现实世界中同伴影响力存在差异。

实验结果

研究问题

• RQ1 MOOC论坛中对低质量同伴帖子的负面曝光如何随时间在学生网络中传播？
• RQ2 在何种条件下，负面影响力会在MOOC学习网络中消散或持续存在？
• RQ3 网络覆盖范围（k）与影响概率（p）在决定负面曝光规模方面发挥何种作用？
• RQ4 MOOC教师如何利用该模型识别高风险学生并实现早期干预？
• RQ5 假设 p 恒定且所有受影响帖子均被完全暴露，这些假设如何影响模型的现实性与适用性？

主要发现

• 负面影响力通过分支过程传播，其中每个受影响学生可使 k 名新学生暴露，其结果由 p×k 决定。
• 当 p×k < 1 时，负面影响力在有限轮次后以概率 1 消散，表明存在灭绝风险。
• 当 p×k > 1 时，负面影响力以正概率持续存在，导致多轮次中持续的退学风险。
• 模型表明，降低 k（每人影响的学生数）或 p（影响概率）均可抑制负面传播。
• 先前生存分析中普遍假设的 p=1 对所有学生均成立，对多样化MOOC社区而言不现实，应替换为可变的 p_{v,w}。
• 论坛内容随时间老化会降低曝光可能性，因此采用随时间递减的 p 更具合理性。