Measuring Similarity of Educational Items Using Data on Learners’ Performance

ŘIHÁK, Jiří a Radek PELÁNEK. Measuring Similarity of Educational Items Using Data on Learners’ Performance. Online. In Proceedings of the 10th International Conference on Educational Data Mining. Wuhan, China.: International Educational Data Mining Society, 2017, s. 16-23.

Základní údaje

Originální název

Measuring Similarity of Educational Items Using Data on Learners’ Performance

Autoři

ŘIHÁK, Jiří a Radek PELÁNEK

Vydání

Wuhan, China. Proceedings of the 10th International Conference on Educational Data Mining, od s. 16-23, 8 s. 2017

Nakladatel

International Educational Data Mining Society

---

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Čína

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

elektronická verze "online"

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

Klíčová slova anglicky

domain modeling; item similarity; similarity measures; simulated data; evaluation

Štítky

core_B, firank_B

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno

---

Anotace

V originále

Educational systems typically contain a large pool of items (questions, problems). Using data mining techniques we can group these items into knowledge components, detect duplicated items and outliers, and identify missing items. To these ends, it is useful to analyze item similarities, which can be used as input to clustering or visualization techniques. We describe and evaluate different measures of item similarity that are based only on learners' performance data, which makes them widely applicable. We provide evaluation using both simulated data and real data from several educational systems. The results show that Pearson correlation is a suitable similarity measure and that response times are useful for improving stability of similarity measures when the scope of available data is small.

---

Návaznosti

MUNI/A/0897/2016, interní kód MU	Název: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VI. Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VI., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
MUNI/A/0992/2016, interní kód MU	Název: 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