PELÁNEK, Radek, Jiří ŘIHÁK a Jan PAPOUŠEK. Impact of Data Collection on Interpretation and Evaluation of Student Models. Online. In Proceedings of the Sixth International Conference on Learning Analytics & Knowledge. Edinburgh, United Kingdom: ACM, 2016, s. 40-47. ISBN 978-1-4503-4190-5. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1145/2883851.2883868.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Impact of Data Collection on Interpretation and Evaluation of Student Models
Autoři PELÁNEK, Radek (203 Česká republika, garant, domácí), Jiří ŘIHÁK (203 Česká republika, domácí) a Jan PAPOUŠEK (203 Česká republika, domácí).
Vydání Edinburgh, United Kingdom, Proceedings of the Sixth International Conference on Learning Analytics & Knowledge, od s. 40-47, 8 s. 2016.
Nakladatel ACM
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/16:00090424
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-4503-4190-5
Doi http://dx.doi.org/10.1145/2883851.2883868
UT WoS 000390844700006
Klíčová slova anglicky attition;bias;data sets;evaluation;parameter fitting;student modeling
Štítky firank_B
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 13. 5. 2020 19:24.
Anotace
Student modeling techniques are evaluated mostly using historical data. Researchers typically do not pay attention to details of the origin of the used data sets. However, the way data are collected can have important impact on evaluation and interpretation of student models. We discuss in detail two ways how data collection in educational systems can influence results: mastery attrition bias and adaptive choice of items. We systematically discuss previous work related to these biases and illustrate the main points using both simulated and real data. We summarize specific consequences for practice -- not just for doing evaluation of student models, but also for data collection and publication of data sets.
Návaznosti
MUNI/A/0935/2015, interní kód MUNázev: Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity (Akronym: SKOMU)
Investor: Masarykova univerzita, Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
MUNI/A/0945/2015, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace V.
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace V., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 25. 5. 2024 08:06