Modeling Behavior Change for Multi-model At-Risk Students Early Prediction (extended version)

📄 arXiv: 2503.05734v1 📥 PDF

作者: Jiabei Cheng, Zhen-Qun Yang, Jiannong Cao, Yu Yang, Kai Cheung Franky Poon, Daniel Lai

分类: cs.CY, cs.AI

发布日期: 2025-02-19

💡 一句话要点

提出MCPD模型，融合多模态数据与变点检测，用于早期预测高危学生。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 高危学生预测 多模态融合 变点检测 教育数据挖掘 行为分析

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖量化特征，忽略了原始信息和学生行为的复杂变化，难以准确识别高危学生。
  2. MCPD模型融合文本评语和数值成绩，利用变点检测模块捕捉学生行为的关键变化，并赋予动态权重。
  3. 实验结果表明，MCPD模型准确率达到70-75%，优于基线算法5-10%，并具有一定的可迁移性。

📝 摘要（中文）

在教育领域，识别有辍学风险的学生对于教育者进行有效干预至关重要，这有助于改善学业成绩和学生的整体福祉。教育环境中的数据通常来自不同的来源，例如作业、成绩和出勤记录。然而，现有研究大多依赖在线学习数据，并且仅提取量化特征。虽然量化简化了处理，但也导致原始信息的显著损失。此外，当前模型主要通过简单和离散的行为模式来识别表现持续不佳的学生，无法捕捉学生行为中复杂的连续性和非线性变化。我们开发了一种创新的预测模型，即多模态-变点检测（MCPD），利用来自中学的文本教师评语数据和数值成绩数据。我们的模型通过使用独立的编码器来处理两种数据类型，融合编码后的特征，实现了高度集成和智能的分析。该模型进一步利用变点检测模块来精确定位关键的行为变化，这些变化通过一个简单的注意力机制被整合为动态权重。实验验证表明，我们的模型实现了70-75%的准确率，平均优于基线算法约5-10%。此外，我们的算法表现出一定的可迁移性，在调整和使用不同的高危定义进行重新训练时，保持了较高的准确率，证明了其广泛的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决教育领域中，如何更准确、更早地预测有辍学风险的学生。现有方法主要依赖于量化的在线学习数据，忽略了教师评语等文本信息，且难以捕捉学生行为的连续性和非线性变化，导致预测精度不足。

核心思路：论文的核心思路是融合多模态数据（文本评语和数值成绩），并利用变点检测技术来识别学生行为的关键变化。通过分析这些变化，模型能够更准确地评估学生的风险状况，从而实现更早期的预警。

技术框架：MCPD模型包含以下主要模块：1) 多模态数据编码器：使用独立的编码器分别处理文本评语和数值成绩数据，提取特征表示。2) 变点检测模块：识别学生行为轨迹中的关键变点，例如成绩突然下降或评语情感发生变化。3) 注意力机制：将变点检测结果作为动态权重，赋予不同时间点的信息不同的重要性。4) 预测模块：基于融合的特征和动态权重，预测学生是否属于高危群体。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 多模态数据融合：同时利用文本和数值数据，弥补了单一数据源的不足。2) 变点检测：捕捉学生行为的动态变化，提高了预测的敏感性和准确性。3) 动态权重：通过注意力机制，根据变点的重要性调整不同时间点信息的权重，增强了模型的适应性。

关键设计：论文中，文本评语数据使用Transformer进行编码，数值成绩数据使用线性层进行编码。变点检测模块采用基于滑动窗口的算法，检测窗口内的统计特性变化。注意力机制使用简单的点积注意力，根据变点检测结果计算权重。损失函数采用交叉熵损失函数，优化模型参数。

📊 实验亮点

实验结果表明，MCPD模型在预测高危学生方面的准确率达到70-75%，相较于基线算法，平均提升了5-10%。此外，该模型在不同的高危定义下进行调整和重新训练后，仍能保持较高的准确率，证明了其具有良好的可迁移性和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于中学、大学等教育机构，帮助教师和管理人员更早地识别有辍学风险的学生，并采取有针对性的干预措施，例如提供心理辅导、学业支持等，从而提高学生的学业成绩和整体福祉，降低辍学率。该模型还可扩展到其他教育场景，例如预测学生在特定课程中的表现。

📄 摘要（原文）

In the educational domain, identifying students at risk of dropping out is essential for allowing educators to intervene effectively, improving both academic outcomes and overall student well-being. Data in educational settings often originate from diverse sources, such as assignments, grades, and attendance records. However, most existing research relies on online learning data and just extracting the quantitative features. While quantification eases processing, it also leads to a significant loss of original information. Moreover, current models primarily identify students with consistently poor performance through simple and discrete behavioural patterns, failing to capture the complex continuity and non-linear changes in student behaviour. We have developed an innovative prediction model, Multimodal- ChangePoint Detection (MCPD), utilizing the textual teacher remark data and numerical grade data from middle schools. Our model achieves a highly integrated and intelligent analysis by using independent encoders to process two data types, fusing the encoded feature. The model further refines its analysis by leveraging a changepoint detection module to pinpoint crucial behavioral changes, which are integrated as dynamic weights through a simple attention mechanism. Experimental validations indicate that our model achieves an accuracy range of 70- 75%, with an average outperforming baseline algorithms by approximately 5-10%. Additionally, our algorithm demonstrates a certain degree of transferability, maintaining high accuracy when adjusted and retrained with different definitions of at-risk, proving its broad applicability.