Závěrečná práce: Mgr. Jaroslav Čechák: Exploring Biases in Educational Data
Rigorózní práce
Exploring Biases in Educational Data
Anotace
Inteligentní výukové systémy poskytují dostupnou, personalizovanou a efektivní výuku. Tyto systémy modelují studenta a na základě těchto modelů se mu pak přizpůsobí. Data, kterou jsou sbírána z těchto systémů, jsou adaptabilitou ovlivněna v tom smyslu, že jsou neúplná a zkreslená. I přesto jsou data dále zpracovávána a na základě jejich analýz se vyvozují závěry o učení studentů a také se podle nich …více
Abstract
Intelligent tutoring systems are used to provide accessible, personalized, and effective learning. These systems employ student models that keep track of student skill and adapt accordingly. Data collected from these systems is affected by adaptation of the system, thus, often incomplete and biased. The data, however, is further analyzed, and conclusions about student learning and changes to the system …více
27. 2. 2020 08:04, doc. Mgr. Radek Pelánek, Ph.D., učo 4297
Oponenti
FIT VUT v Brně
Práce na příbuzné téma
Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.
-
Exploring Statistical Biases in Educational Data: A Simulation-Based Approach
RNDr. Jaroslav Čechák, Ph.D. -
Bottom-up predikcia inflácie počas energetickej krízy
Ing. Lucia Čanigová -
Slupkové galaxie - hydrodynamické simulace typu "sticky-particles"
Mgr. Jakub Vulgan -
Simulace měření válcovou emisní sondou v plazmatu
Mgr. Jakub Čaloud -
Effective Learning Environment for Cybersecurity Hands-on Training
RNDr. Ing. Pavel Šeda, Ph.D., učo 441048 -
Behaviorální aspekty individuálního investičního rozhodování
Ing. Mgr. Martin Stachoň, Ph.D., učo 434153 -
Modelování procesů při výkonové modulaci plazmové trysky
Mgr. Martin Kubečka, Ph.D. -
Vybrané kapitoly z umělé inteligence ve vzdělávání
Mgr. Vítězslav Rathouz, učo 374603




