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”

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%3A00077051" target="_blank" >RIV/00216224:14330/14:00077051 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Educational data mining for analysis of students? solutions

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We introduce novel methods for analysis of logic proofs constructed by undergraduate students. The methods employ sequence mining for manipulation with temporal information about all actions that a student performed, and also graph mining for finding frequent subgraphs on different levels of generalization. We showed in [8-11] that these representations allow us to find interesting subgroups of similar solutions and also to detect outlying solutions. Specifically, distribution of errors is not independent on behavioral patterns and we were able to find clusters of erroneous solutions. We also observed a significant dependence between time duration of solving the task and an appearance of the most serious error. This text brings a brief summary of fourcontributions [8-11] presented for presentation in the period from October 2013 until September 2014.

  • Název v anglickém jazyce

    Educational data mining for analysis of students? solutions

  • Popis výsledku anglicky

    We introduce novel methods for analysis of logic proofs constructed by undergraduate students. The methods employ sequence mining for manipulation with temporal information about all actions that a student performed, and also graph mining for finding frequent subgraphs on different levels of generalization. We showed in [8-11] that these representations allow us to find interesting subgroups of similar solutions and also to detect outlying solutions. Specifically, distribution of errors is not independent on behavioral patterns and we were able to find clusters of erroneous solutions. We also observed a significant dependence between time duration of solving the task and an appearance of the most serious error. This text brings a brief summary of fourcontributions [8-11] presented for presentation in the period from October 2013 until September 2014.

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

    Znalosti 2014

  • ISBN

    9788024520544

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    32-35

  • Název nakladatele

    Vysoká škola ekonomická v Praze

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    Jasná pod Chopkom, Nízké Tatry, Slovakia

  • Datum konání akce

    1. 1. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku