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”

Analysis and Visualization of Relations in eLearning

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F10%3A86076517" target="_blank" >RIV/61989100:27240/10:86076517 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/47813059:19520/10:#0000462

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Analysis and Visualization of Relations in eLearning

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This chapter focuses on searching of latent social networks in eLarning systems data. This data consists of students activity records where latent ties among actors are embedded. The social network studied in this chapter is represented by groups of students who have similar contacts and interact in similar social circles. Different methods of data clustering analysis can be applied to these groups and the findings show the existence of latent ties among the group members. The second part of this chapter focuses on social network visualization. Graphical representation of social network can describe its structure very efficiently. It can enable social network analysts to determine the network degree of connectivity.

  • Název v anglickém jazyce

    Analysis and Visualization of Relations in eLearning

  • Popis výsledku anglicky

    This chapter focuses on searching of latent social networks in eLarning systems data. This data consists of students activity records where latent ties among actors are embedded. The social network studied in this chapter is represented by groups of students who have similar contacts and interact in similar social circles. Different methods of data clustering analysis can be applied to these groups and the findings show the existence of latent ties among the group members. The second part of this chapter focuses on social network visualization. Graphical representation of social network can describe its structure very efficiently. It can enable social network analysts to determine the network degree of connectivity.

Klasifikace

  • Druh

    C - Kapitola v odborné knize

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2010

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název knihy nebo sborníku

    Computational Social Network Analysis: Trends, Tools and Research Advances

  • ISBN

    978-1-84882-228-3

  • Počet stran výsledku

    27

  • Strana od-do

  • Počet stran knihy

    485

  • Název nakladatele

    SPRINGER

  • Místo vydání

    New York

  • Kód UT WoS kapitoly