Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

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