PELÁNEK, Radek a Jiří ŘIHÁK. Properties and Applications of Wrong Answers in Online Educational Systems. Online. In Proceedings of the 9th International Conference on Educational Data Mining. Raleigh (USA, NC): International Educational Data Mining Society, 2016, s. 466-471.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Properties and Applications of Wrong Answers in Online Educational Systems
Autoři PELÁNEK, Radek a Jiří ŘIHÁK.
Vydání Raleigh (USA, NC), Proceedings of the 9th International Conference on Educational Data Mining, od s. 466-471, 6 s. 2016.
Nakladatel International Educational Data Mining Society
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"
Organizační jednotka Fakulta informatiky
Klíčová slova anglicky adaptive learning; student modeling; wrong answer; clustering; confusion
Štítky firank_B
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Jiří Řihák, Ph.D., učo 255651. Změněno: 6. 8. 2017 11:23.
Anotace
In online educational systems we can easily collect and analyze extensive data about student learning. Current practice, however, focuses only on some aspects of these data, particularly on correctness of students answers. When a student answers incorrectly, the submitted wrong answer can give us valuable information. We provide an overview of possible applications of wrong answers and analyze wrong answers from three different educational systems (geography, anatomy, basic arithmetic). Using this cross-system comparison we illustrate some common properties of wrong answers. We also propose techniques for processing of wrong answers and their visualization, particularly an approach to item clustering based on community detection in a confusion graph.
Návaznosti
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: 24. 8. 2024 14:18