Resumen

En los ltimos aos, los MOOC se han convertido gradualmente en una forma importante de aprender conocimientos. Sin embargo, los conocimientos de cada persona son muy diferentes. Adems, las relaciones de precedencia entre los vdeos de las clases en un MOOC a menudo no se explican con claridad. Como resultado, algunas personas pueden encontrar obstculos debido a la falta de conocimientos previos cuando aprenden un MOOC. En este artculo proponemos un mtodo para extraer automticamente las relaciones de precedencia entre los vdeos de las clases de un MOOC. En primer lugar, extrajimos automticamente los conceptos principales de los subttulos de los vdeos. A continuacin, se utiliz un modelo de red neuronal basado en LSTM para medir las relaciones de precedencia entre los conceptos principales. Por ltimo, se identificaron las relaciones de precedencia entre los vdeos de las clases basndose en las relaciones de prerrequisito de los conceptos. Los experimentos mostraron que nuestro mtodo de aprendizaje de prerrequisitos de conceptos supera a los mtodos existentes y ayuda a identificar con precisin las relaciones de precedencia entre los vdeos de conferencias en un MOOC.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Mooc; Conocimiento; Antecedentes; Precedencia; Relaciones; Vídeos de conferencias
• Keywords:Mooc; Knowledge; Background; Precedence; Relations; Lecture videos