VEČEŘOVÁ, Petra, Martin VEČEŘA and Lubomír POPELÍNSKÝ. Dolování v datech a e-learning: Případová studie (E-learning data mining. A case study). In E-learning přichází: sborník SCO 2007. Brno: Vydavatelství Masarykovy university, 2007, p. 61-68. ISBN 978-80-210-4296-4.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Dolování v datech a e-learning: Případová studie
Name in Czech Dolování v datech a e-learning: Případová studie
Name (in English) E-learning data mining. A case study
Authors VEČEŘOVÁ, Petra (203 Czech Republic, belonging to the institution), Martin VEČEŘA (203 Czech Republic, belonging to the institution) and Lubomír POPELÍNSKÝ (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution).
Edition Brno, E-learning přichází: sborník SCO 2007, p. 61-68, 8 pp. 2007.
Publisher Vydavatelství Masarykovy university
Other information
Original language Czech
Type of outcome Proceedings paper
Field of Study 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Country of publisher Czech Republic
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
RIV identification code RIV/00216224:14330/07:00050941
Organization unit Faculty of Informatics
ISBN 978-80-210-4296-4
Keywords in English data mining; e-learning; clustering
Tags clustering, data mining, e-learning
Tags International impact, Reviewed
Changed by Changed by: doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D., učo 1945. Changed: 11/4/2012 06:38.
Abstract
Práce se zabývá využitím metod dolování z dat pro analýzu dat získaných během e-learningových kursů v IS Masarykovy university. Nejprve popíšeme e-learningové nástroje v IS MU a data získávaná z elektronických testů. Tato data jsme analyzovali algoritmy dobývání znalostí, především shlukovou analýzou a a algoritmy pro hledání asociačních pravidel. Závěrem popíšeme další možnosti analýzy e-learningových dat.
Abstract (in English)
Práce se zabývá využitím metod dolování z dat pro analýzu dat získaných během e-learningových kursů v IS Masarykovy university. Nejprve popíšeme e-learningové nástroje v IS MU a data získávaná z elektronických testů. Tato data jsme analyzovali algoritmy dobývání znalostí, především shlukovou analýzou a a algoritmy pro hledání asociačních pravidel. Závěrem popíšeme další možnosti analýzy e-learningových dat.
PrintDisplayed: 13/7/2024 11:53