Item Ordering Biases in Educational Data

ČECHÁK, Jaroslav a Radek PELÁNEK. Item Ordering Biases in Educational Data. Online. In Seiji Isotani, Eva Millán, Amy Ogan, Peter Hastings, Bruce McLaren, Rose Luckin. International Conference on Artificial Intelligence in Education. Cham: Springer, 2019, s. 48-58. ISBN 978-3-030-23203-0. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-23204-7_5.

Základní údaje

Originální název

Item Ordering Biases in Educational Data

Autoři

ČECHÁK, Jaroslav (203 Česká republika, garant, domácí) a Radek PELÁNEK (203 Česká republika, domácí)

Vydání

Cham, International Conference on Artificial Intelligence in Education, od s. 48-58, 11 s. 2019

Nakladatel

Springer

---

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Švýcarsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

elektronická verze "online"

Impakt faktor

Impact factor: 0.402 v roce 2005

Kód RIV

RIV/00216224:14330/19:00110476

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-3-030-23203-0

ISSN

DOI

http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-23204-7_5

UT WoS

000495604300005

Klíčová slova anglicky

intelligent tutoring system; data collection; explore-exploit tradeoff; simulation

Štítky

core_A, firank_A

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno

---

Anotace

V originále

Data collected in a learning system are biased by order in which students solve items. This bias makes data analysis difficult and when not properly addressed, it may lead to misleading conclusions. We provide clear illustrations of the problem using simulated data and discuss methods for analyzing the scope of the problem in real data from a learning system. We present the data collection problem as a variant of the explore-exploit tradeoff and analyze several algorithms for addressing this tradeoff.

---

Návaznosti

MUNI/A/1018/2018, interní kód MU	Název: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VIII. Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VIII., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
MUNI/A/1040/2018, interní kód MU	Název: Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity 19 (Akronym: SKOMU) Investor: Masarykova univerzita, Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity 19, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty