Graph Mining for Automatic Classification of Logical Proofs

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F14%3A00076476" target="_blank" >RIV/00216224:14330/14:00076476 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Graph Mining for Automatic Classification of Logical Proofs

Popis výsledku v původním jazyce

We introduce graph mining for evaluation of logical proofs constructed by undergraduate students in the introductory course of logic. We start with description of the source data and their transformation into GraphML. As particular tasks may differ---students solve different tasks---we introduce a method for unification of resolution steps that enables to generate generalized frequent subgraphs. We then introduce a new system for graph mining that uses generalized frequent patterns as new attributes. Weshow that both overall accuracy and precision for incorrect resolution proofs overcome 97%. We also discuss a use of emergent patterns and three-class classification (correct/incorrect/unrecognised).

Název v anglickém jazyce

Graph Mining for Automatic Classification of Logical Proofs

Popis výsledku anglicky

We introduce graph mining for evaluation of logical proofs constructed by undergraduate students in the introductory course of logic. We start with description of the source data and their transformation into GraphML. As particular tasks may differ---students solve different tasks---we introduce a method for unification of resolution steps that enables to generate generalized frequent subgraphs. We then introduce a new system for graph mining that uses generalized frequent patterns as new attributes. Weshow that both overall accuracy and precision for incorrect resolution proofs overcome 97%. We also discuss a use of emergent patterns and three-class classification (correct/incorrect/unrecognised).

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

6th International Conference on Computer Supported Education - CSEDU 2014

ISBN

9789897580208

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

268-275

Název nakladatele

2014 SCITEPRESS ? Science and Technology Publications

Místo vydání

Portugal

Místo konání akce

Barcelona, Spain

Datum konání akce

1. 4. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—