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Medientyp: E-Artikel Titel: Accurate, timely, and portable: Course-agnostic early prediction of student performance from LMS logs Beteiligte: Santos, Ricardo Miguel; Henriques, Roberto Erschienen: Elsevier BV, 2023 Erschienen in: Computers and Education: Artificial Intelligence, 5 (2023), Seite 100175 Sprache: Englisch DOI: 10.1016/j.caeai.2023.100175 ISSN: 2666-920X Entstehung: Anmerkungen: Zugangsstatus: Freier Zugang