Resumen

Debido a la epidemia, el aprendizaje de cursos en línea se ha convertido en un método de aprendizaje principal para los estudiantes en todo el mundo. Analizar sus enormes datos de las plataformas de educación en línea masivas se convierte en un desafío porque la mayoría de los estudiantes ven videos instructivos en línea. Por lo tanto, analizar los comportamientos de aprendizaje de los estudiantes es beneficioso para implementar estrategias de aprendizaje en línea personalizadas con modelos de clasificación de sentimientos. Con este fin, proponemos un modelo de red consciente del contexto basado en aprendizaje por transferencia que tiene como objetivo predecir el rendimiento del estudiante al resolver los problemas de los estudiantes y mejorar el proceso educativo, contribuyendo a un análisis exhaustivo de dicho comportamiento estudiantil y explorando varios modelos de aprendizaje en las interacciones de video de MOOC. Además, visualizamos y analizamos las interacciones de video de MOOC, lo que permite a los instructores de cursos y profesionales de la educación analizar los datos de clics generados por los estudiantes al interactuar con los

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Epidemia; Aprendizaje en cursos en línea; Análisis de datos; Plataformas de educación en línea; Estrategias de aprendizaje personalizado; Interacciones de vídeo MOOC
• Keywords:Epidemic; Online course learning; Data analysis; Online education platforms; Personalized learning strategies; MOOC video interactions