Educational data mining for analysis of students? solutions
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F14%3A00076477" target="_blank" >RIV/00216224:14330/14:00076477 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-10554-3_14" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-10554-3_14</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-10554-3_14" target="_blank" >10.1007/978-3-319-10554-3_14</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Educational data mining for analysis of students? solutions
Popis výsledku v původním jazyce
We introduce a novel method for analysis of logic proofs constructed by undergraduate students that employs sequence mining for manipulation with temporal information about all actions that a student performed, and also graph mining for finding frequentsubgraphs on different levels of generalisation. We show that this representation allows to find interesting subgroups of similar solutions and also to detect outlying solutions. Specifically, distribution of errors is not independent on behavioural patterns and we are able to find clusters of erroneous solutions. We also observed significant dependence between time duration and an appearance of the most serious error.
Název v anglickém jazyce
Educational data mining for analysis of students? solutions
Popis výsledku anglicky
We introduce a novel method for analysis of logic proofs constructed by undergraduate students that employs sequence mining for manipulation with temporal information about all actions that a student performed, and also graph mining for finding frequentsubgraphs on different levels of generalisation. We show that this representation allows to find interesting subgroups of similar solutions and also to detect outlying solutions. Specifically, distribution of errors is not independent on behavioural patterns and we are able to find clusters of erroneous solutions. We also observed significant dependence between time duration and an appearance of the most serious error.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2014
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
Artificial Intelligence: Methodology, Systems, and Applications - 16th International Conference, AIMSA 2014
ISBN
9783319105536
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
150-161
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
London
Místo konání akce
Varna, Bulgaria
Datum konání akce
11. 9. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—