ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УСПЕШНОСТИ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
Рассмотрены цели и задачи интеллектуального анализа образовательных данных. Приведены результаты разбора итогов первой экзаменационной сессии, полученные с помощью кластерного анализа, выполненного в среде системы интеллектуального анализа данных WEKA. На основе полученных результатов прогнозируется успешность дальнейшей учебной деятельности. Качество прогноза проверяется путем построения ROC-кривой, выполненного с использованием надстройки AtteStat для табличного процессора MS Excel.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
А. Ф. ОСЬКИН, Полоцкий государственный университет
канд. техн. наук, доц.
Библиографические ссылки
Big Data in Education [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.coursera.org. – Дата доступа: 12.01.2016.
Romero, C. Data mining in education / C. Romero, S. Ventura // Wiley interdisciplinary reviews. Data mining and knowledge discovery. – 2013. – № 3(1). – P. 12–27.
Оськин, А.Ф. Информационно-образовательная среда поддержки управляемой самостоятельной работы студентов / А.Ф. Оськин // Вышэйшая школа. – 2007. – № 5. – С. 67–72.