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”

Using Data Analytic to Visualize Learning Style for Students TVET Polytechnic Malaysia

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F19%3A50016632" target="_blank" >RIV/62690094:18450/19:50016632 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICBDA47563.2019.8986993" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ICBDA47563.2019.8986993</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICBDA47563.2019.8986993" target="_blank" >10.1109/ICBDA47563.2019.8986993</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Using Data Analytic to Visualize Learning Style for Students TVET Polytechnic Malaysia

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Nowadays, with the emerging of rapid revolution industries, there are various educational learning styles evolve in solving the way of teaching and learning among the TVET polytechnic students. However, the surrounding changes of enormous data in learning styles have tangled the TVET polytechnic students to grab the opportunity to improve the performance of achievement in class. The study was conducted via a quantitative data survey with a total of 332 respondents gathered from several polytechnic Malaysia with engineering and non-engineering field of studies. The use of data analytics is considered as a relatively new area in TVET education in visualizing the pattern of learning styles that polytechnic students&apos; required to use to, since TVET polytechnic students have a different background of academic level and courses. Thus, the findings of this study is to visualize the pattern of potential learning styles among TVET polytechnic students with different field studies. This result aims to give TVET polytechnic lecturers&apos; promising data that lead to an improved student&apos;s learning achievement outcome, give students the competitive edge and empower the lecturers teaching style in relation to the industrial revolution 4.0 (IR4.0) learning analytics. © 2019 IEEE.

  • Název v anglickém jazyce

    Using Data Analytic to Visualize Learning Style for Students TVET Polytechnic Malaysia

  • Popis výsledku anglicky

    Nowadays, with the emerging of rapid revolution industries, there are various educational learning styles evolve in solving the way of teaching and learning among the TVET polytechnic students. However, the surrounding changes of enormous data in learning styles have tangled the TVET polytechnic students to grab the opportunity to improve the performance of achievement in class. The study was conducted via a quantitative data survey with a total of 332 respondents gathered from several polytechnic Malaysia with engineering and non-engineering field of studies. The use of data analytics is considered as a relatively new area in TVET education in visualizing the pattern of learning styles that polytechnic students&apos; required to use to, since TVET polytechnic students have a different background of academic level and courses. Thus, the findings of this study is to visualize the pattern of potential learning styles among TVET polytechnic students with different field studies. This result aims to give TVET polytechnic lecturers&apos; promising data that lead to an improved student&apos;s learning achievement outcome, give students the competitive edge and empower the lecturers teaching style in relation to the industrial revolution 4.0 (IR4.0) learning analytics. © 2019 IEEE.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • 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

    2019 IEEE Conference on Big Data and Analytics, ICBDA 2019

  • ISBN

    978-1-72813-308-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    29-33

  • Název nakladatele

    Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

  • Místo vydání

    US, Piscataway

  • Místo konání akce

    Penang, Malaysia

  • Datum konání akce

    19. 11. 2019

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku