Organizace U  S Kód
hodnocení
Skupina
oborů
Body
výsledku
Body
upravené
Podíl VOBody VOBody VO
upravené
H14
Masarykova univerzita / Fakulta informatiky1415 neu 400100
Výsledky hodnocení dříve prezentovala speciální podoba stránek výskytů výsledků doplněná informacemi o hodnocení daného výskytu a výsledku. To zde supluji doplněním kopií stránek z rvvi.cz/riv z 18.12.2017 o relevantní údaje z dat H16. Najetí myší na kód či skupinu zobrazí vysvětlující text (u některých vyřazených není k dispozici). Čísla jsou oproti zdroji zaokrouhlena na 3 desetinná místa.

Educational data mining for analysis of students? solutions (2014)výskyt výsledku

Identifikační kódRIV/00216224:14330/14:00076477
Název v anglickém jazyceEducational data mining for analysis of students? solutions
DruhD - Článek ve sborníku
Jazykeng - angličtina
Obor - skupinaI - Informatika
OborIN - Informatika
Rok uplatnění2014
Kód důvěrnosti údajůS - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů.
Počet výskytů výsledku1
Počet tvůrců celkem3
Počet domácích tvůrců3
Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrcůKarel Vaculík (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 1415417)
Leona Nezvalová (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 3623327)
Lubomír Popelínský (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 9343199)
Popis výsledku v anglickém jazyceWe introduce a novel method for analysis of logic proofs constructed by undergraduate students that employs sequence mining for manipulation with temporal information about all actions that a student performed, and also graph mining for finding frequentsubgraphs on different levels of generalisation. We show that this representation allows to find interesting subgroups of similar solutions and also to detect outlying solutions. Specifically, distribution of errors is not independent on behavioural patterns and we are able to find clusters of erroneous solutions. We also observed significant dependence between time duration and an appearance of the most serious error.
Klíčová slova oddělená středníkemeducational data mining; logic proofs; clustering; outlier detection; sequence mining
Stránka www, na které se nachází výsledek-
DOI výsledku10.1007/978-3-319-10554-3_14

Údaje o výsledku v závislosti na druhu výsledku

Název sborníkuArtificial Intelligence: Methodology, Systems, and Applications - 16th International Conference, AIMSA 2014
ISBN9783319105536
ISSN0302-9743
Počet stran výsledku12
Strana od-do150-161
Název nakladateleSpringer
Místo vydáníLondon
Místo konání akceVarna, Bulgaria
Datum konání akce11.09.2014
Typ akce podle státní příslušnosti účastníkůWRD - Celosvětová
Kód UT WoS článku podle Web of Science-

Ostatní informace o výsledku

PředkladatelMasarykova univerzita / Fakulta informatiky
DodavatelMSM - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy (MŠMT)
Rok sběru2015
SpecifikaceRIV/00216224:14330/14:00076477!RIV15-MSM-14330___
Datum poslední aktualizace výsledku29.05.2015
Kontrolní číslo152394030

Odkazy na výzkumné aktivity, při jejichž řešení výsledek vznikl

Podpora / návaznostiSpecifický výzkum na vysokých školách, poskytovatel MŠMT