| Identifikační kód | RIV/00216224:14330/13:00069109 |
|---|
| Název v anglickém jazyce | Predicting Student Performance in Higher Education |
|---|
| Druh | D - Článek ve sborníku |
|---|
| Jazyk | eng - angličtina |
|---|
| Obor - skupina | I - Informatika |
|---|
| Obor | IN - Informatika |
|---|
| Rok uplatnění | 2013 |
|---|
| Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
|---|
| Počet výskytů výsledku | 1 |
|---|
| Počet tvůrců celkem | 2 |
|---|
| Počet domácích tvůrců | 2 |
|---|
| Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců | Hana Bydžovská (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 2422999)
Lubomír Popelínský (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 9343199) |
|---|
| Popis výsledku v anglickém jazyce | In this work, we focus on predicting student performance using educational data. Students have to choose elective and voluntary courses for successful graduation. Searching for suitable and interesting courses is time-consuming and the main aim is to recommend students such courses. Two beneficial approaches are thoroughly discussed in this paper. The results were achieved by analysis of study-related data and structural attributes computed from the social network. To validate the proposed method basedon data mining and social network analysis, we evaluate data extracted from the information system of Masaryk University. However, the method is quite general and can be used at other universities. |
|---|
| Klíčová slova oddělená středníkem | student performance; recommender system; data mining; social network analysis |
|---|
| Stránka www, na které se nachází výsledek | - |
|---|
| DOI výsledku | 10.1109/DEXA.2013.22 |
|---|