BYDŽOVSKÁ, Hana a Lubomír POPELÍNSKÝ. Course Recommendation from Social Data. In Susan Zvacek, Maria Teresa Restivo, James Uhomoibhi and Markus Helfert. 6th International Conference on Computer Supported Education - CSEDU 2014. Portugal: 2014 SCITEPRESS – Science and Technology Publications, 2014, s. 268-275. ISBN 978-989-758-020-8.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Course Recommendation from Social Data
Autoři BYDŽOVSKÁ, Hana (203 Česká republika, domácí) a Lubomír POPELÍNSKÝ (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání Portugal, 6th International Conference on Computer Supported Education - CSEDU 2014, od s. 268-275, 8 s. 2014.
Nakladatel 2014 SCITEPRESS – Science and Technology Publications
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Portugalsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání paměťový nosič (CD, DVD, flash disk)
Kód RIV RIV/00216224:14330/14:00074736
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-989-758-020-8
Klíčová slova anglicky Recommender System; Social Network Analysis; Data Mining; Prediction; University Information System
Štítky firank_B
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: RNDr. Hana Bydžovská, Ph.D., učo 139544. Změněno: 16. 10. 2014 08:49.
Anotace
This paper focuses on recommendations of suitable courses for students. For a successful graduation, a student needs to obtain a minimum number of credits that depends on the field of study. Mandatory and selective courses are usually defined. Additionally, students can enrol in any optional course. Searching for interesting and achievable courses is time-consuming because it depends on individual specializations and interests. The aim of this research is to inspect different techniques how to recommend students such courses. This paper brings results of experiments with three approaches of predicting student success. The first one is based on mining study-related data and social network analysis. The second one explores only average grades of students. The last one aims at subgroup discovery for which prediction may be more reliable. Based on these findings we can recommend courses that students will pass with a high accuracy.
VytisknoutZobrazeno: 25. 5. 2024 14:51