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”

Measures for recommendations based on past students' activity

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F17%3A00309662" target="_blank" >RIV/68407700:21730/17:00309662 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dl.acm.org/citation.cfm?id=3027426" target="_blank" >http://dl.acm.org/citation.cfm?id=3027426</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1145/3027385.3027426" target="_blank" >10.1145/3027385.3027426</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Measures for recommendations based on past students' activity

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper introduces two measures for the recommendation of study materials based on students' past study activity. We use records from the Virtual Learning Environment (VLE) and analyse the activity of previous students. We assume that the activity of past students represents patterns, which can be used as a basis for recommendations to current students. The measures we define are Relevance, for description of a supposed VLE activity derived from previous students of the course, and Effort, that represents the actual effort of individual current students. Based on these measures, we propose a composite measure, which we call Importance. We use data from the previous course presentations to evaluate of the consistency of students' behaviour. We use correlation of the defined measures Relevance and Average Effort to evaluate the behaviour of two different student cohorts and the Root Mean Square Error to measure the deviation of Average Effort and individual student Effort.

  • Název v anglickém jazyce

    Measures for recommendations based on past students' activity

  • Popis výsledku anglicky

    This paper introduces two measures for the recommendation of study materials based on students' past study activity. We use records from the Virtual Learning Environment (VLE) and analyse the activity of previous students. We assume that the activity of past students represents patterns, which can be used as a basis for recommendations to current students. The measures we define are Relevance, for description of a supposed VLE activity derived from previous students of the course, and Effort, that represents the actual effort of individual current students. Based on these measures, we propose a composite measure, which we call Importance. We use data from the previous course presentations to evaluate of the consistency of students' behaviour. We use correlation of the defined measures Relevance and Average Effort to evaluate the behaviour of two different student cohorts and the Root Mean Square Error to measure the deviation of Average Effort and individual student Effort.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50301 - Education, general; including training, pedagogy, didactics [and education systems]

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • 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

    Proceedings of the Seventh International Learning Analytics & Knowledge Conference

  • ISBN

    978-1-4503-4870-6

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    404-408

  • Název nakladatele

    ACM

  • Místo vydání

    New York

  • Místo konání akce

    Vancouver

  • Datum konání akce

    13. 3. 2017

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku