BYDŽOVSKÁ, Hana. Student Performance Prediction Using Collaborative Filtering Methods. In Conati, Heffernan, Mitrovic, Verdejo. 17th International Conference on Artificial Inteligence in Education - AIED 2015. Madrid: Springer International Publishing, 2015, s. 550-553. ISBN 978-3-319-19772-2. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19773-9_59.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Student Performance Prediction Using Collaborative Filtering Methods
Autoři BYDŽOVSKÁ, Hana (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání Madrid, 17th International Conference on Artificial Inteligence in Education - AIED 2015, od s. 550-553, 4 s. 2015.
Nakladatel Springer International Publishing
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Španělsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání paměťový nosič (CD, DVD, flash disk)
Impakt faktor Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV RIV/00216224:14330/15:00082601
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-319-19772-2
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19773-9_59
UT WoS 000365041100059
Klíčová slova anglicky Student Performance; Prediction; Collaborative Filtering Methods; Recommender System
Štítky core_A, firank_A
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 2. 5. 2016 06:00.
Anotace
This paper shows how to utilize collaborative filtering methods for student performance prediction. These methods are often used in recommender systems. The basic idea of such systems is to utilize the similarity of users based on their ratings of the items in the system. We have decided to employ these techniques in the educational environment to predict student performance. We calculate the similarity of students utilizing their study results, represented by the grades of their previously passed courses. As a real-world example we show results of the performance prediction of students who attended courses at Masaryk University. We describe the data, processing phase, evaluation, and finally the results proving the success of this approach.
VytisknoutZobrazeno: 12. 5. 2024 05:41