2015
Student Performance Prediction Using Collaborative Filtering Methods
BYDŽOVSKÁ, HanaZákladní 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
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
UT WoS
000365041100059
EID Scopus
2-s2.0-84948971400
Klíčová slova anglicky
Student Performance; Prediction; Collaborative Filtering Methods; Recommender System
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 2. 5. 2016 06:00, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.
Anotace
V originále
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.