Predicting Student Performance in Higher Education
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F13%3A00069109" target="_blank" >RIV/00216224:14330/13:00069109 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/DEXA.2013.22" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/DEXA.2013.22</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/DEXA.2013.22" target="_blank" >10.1109/DEXA.2013.22</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Predicting Student Performance in Higher Education
Popis výsledku v původním jazyce
In this work, we focus on predicting student performance using educational data. Students have to choose elective and voluntary courses for successful graduation. Searching for suitable and interesting courses is time-consuming and the main aim is to recommend students such courses. Two beneficial approaches are thoroughly discussed in this paper. The results were achieved by analysis of study-related data and structural attributes computed from the social network. To validate the proposed method basedon data mining and social network analysis, we evaluate data extracted from the information system of Masaryk University. However, the method is quite general and can be used at other universities.
Název v anglickém jazyce
Predicting Student Performance in Higher Education
Popis výsledku anglicky
In this work, we focus on predicting student performance using educational data. Students have to choose elective and voluntary courses for successful graduation. Searching for suitable and interesting courses is time-consuming and the main aim is to recommend students such courses. Two beneficial approaches are thoroughly discussed in this paper. The results were achieved by analysis of study-related data and structural attributes computed from the social network. To validate the proposed method basedon data mining and social network analysis, we evaluate data extracted from the information system of Masaryk University. However, the method is quite general and can be used at other universities.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LG13010" target="_blank" >LG13010: Zastoupení ČR v European Research Consortium for Informatics and Mathematics</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
24th International Workshop on Database and Expert Systems Applications - Dexa 2013
ISBN
9780769550701
ISSN
1529-4188
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
141-145
Název nakladatele
IEEE Computer Society
Místo vydání
Neuveden
Místo konání akce
Prague, Czech Republic
Datum konání akce
29. 8. 2013
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—