BYDŽOVSKÁ, Hana a Michal BRANDEJS. Towards Student Success Prediction. In Ana Fred and Joaquim Filipe. Proceedings of the 6th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval - KDIR 2014. Portugal: 2014 SCITEPRESS – Science and Technology Publications, 2014, s. 162-169. ISBN 978-989-758-048-2.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Towards Student Success Prediction
Autoři BYDŽOVSKÁ, Hana (203 Česká republika, domácí) a Michal BRANDEJS (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání Portugal, Proceedings of the 6th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval - KDIR 2014, od s. 162-169, 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/00216224:14330/14:00076034
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-989-758-048-2
Klíčová slova anglicky Recommender System; Social Network Analysis; Data Mining; Prediction; University Information System
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 28. 4. 2015 10:53.
Anotace
University information systems offer a vast amount of data which potentially contains additional hidden information and relations. Such knowledge can be used to improve the teaching and facilitate the educational process. In this paper, we introduce methods based on a data mining approach and a social network analysis to predict student grade performance. We focus on cases in which we can predict student success or failure with high accuracy. Machine learning algorithms can be employed with the average accuracy of 81.4%. We have defined rules based on grade averages of students and their friends that achieved the precision of 97% and the recall of 53%. We have also used rules based on study-related data where the best two achieved the precision of 96% and the recall was nearly 35%. The derived knowledge can be successfully utilized as a basis for a course enrollment recommender system.
Návaznosti
LG13010, projekt VaVNázev: Zastoupení ČR v European Research Consortium for Informatics and Mathematics (Akronym: ERCIM-CZ)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Zastoupení ČR v European Research Consortium for Informatics and Mathematics
VytisknoutZobrazeno: 25. 4. 2024 03:33