2014
Graph Mining and Outlier Detection Meet Logic Proof Tutoring
VACULÍK, Karel, Leona NEZVALOVÁ a Lubomír POPELÍNSKÝZákladní údaje
Originální název
Graph Mining and Outlier Detection Meet Logic Proof Tutoring
Autoři
VACULÍK, Karel (203 Česká republika, domácí), Leona NEZVALOVÁ (203 Česká republika, domácí) a Lubomír POPELÍNSKÝ (203 Česká republika, garant, domácí)
Vydání
London, Proceedings of EDM 2014 Ws Graph-based Educational Data Mining (G-EDM), od s. 43-50, 8 s. 2014
Nakladatel
CEUR-WS.org
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Velká Británie a Severní Irsko
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
elektronická verze "online"
Kód RIV
RIV/00216224:14330/14:00076475
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISSN
Klíčová slova anglicky
logic proofs; resolution; educational data mining; graph mining; outlier detection
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 16. 9. 2014 16:30, RNDr. Karel Vaculík, Ph.D.
Anotace
V originále
We introduce a new method for analysis and evaluation of logic proofs constructed by undergraduate students, e.g. resolution or tableaux proofs. This method employs graph mining and outlier detection. The data has been obtained from a web-based system for input of logic proofs built at FI MU. The data contains a tree structure of the proof and also temporal information about all actions that a student performed, e.g. a node insertion into a proof, or its deletion, drawing or deletion of an edge, or text manipulations. We introduce a new method for multi-level generalization of subgraphs that is useful for characterization of logic proofs. We use this method for feature construction and perform class-based outlier detection on logic proofs represented by these new features. We show that this method helps to find unusual students' solutions and to improve semi-automatic evaluation of the solutions.