Organizace U  S Kód
hodnocení
Skupina
oborů
Body
výsledku
Body
upravené
Podíl VOBody VOBody VO
upravené
H14
Masarykova univerzita / Fakulta informatiky1516 D 441.26215.736141.26215.736
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.

Are Collaborative Filtering Methods Suitable for Student Performance Prediction? (2015)výskyt výsledku

Identifikační kódRIV/00216224:14330/15:00083048
Název v anglickém jazyceAre Collaborative Filtering Methods Suitable for Student Performance Prediction?
DruhD - Článek ve sborníku
Jazykeng - angličtina
Obor - skupinaI - Informatika
OborIN - Informatika
Rok uplatnění2015
Kód důvěrnosti údajůS - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů.
Počet výskytů výsledku1
Počet tvůrců celkem1
Počet domácích tvůrců1
Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrcůHana Bydžovská (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 2422999)
Popis výsledku v anglickém jazyceResearchers have been focusing on prediction of students? behavior for many years. Different systems take advantages of such revealed information and try to attract, motivate, and help students to improve their knowledge. Our goal is to predict student performance in particular courses at the beginning of the semester based on the student?s history. Our approach is based on the idea of representing students? knowledge as a set of grades of their passed courses and finding the most similar students. Collaborative filtering methods were utilized for this task and the results were verified on the historical data originated from the Information System of Masaryk University. The results show that this approach is similarly effective as the commonly used machine learning methods like Support Vector Machines.
Klíčová slova oddělená středníkemStudent Performance; Prediction; Collaborative Filtering Methods; Recommender System
Stránka www, na které se nachází výsledek-
DOI výsledku10.1007/978-3-319-23485-4_42

Údaje o výsledku v závislosti na druhu výsledku

Název sborníkuProgress in Artificial Intelligence - 17th Portuguese Conference on Artificial Inteligence - EPIA 2015
ISBN9783319234847
ISSN0302-9743
Počet stran výsledku6
Strana od-do425-430
Název nakladateleSpringer International Publishing
Místo vydáníPortugal
Místo konání akceCoimbra, Portugal
Datum konání akce2015
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 sběru2016
SpecifikaceRIV/00216224:14330/15:00083048!RIV16-MSM-14330___
Datum poslední aktualizace výsledku24.05.2016
Kontrolní číslo191635782

Odkazy na výzkumné aktivity, při jejichž řešení výsledek vznikl

Podpora / návaznostiSpecifický výzkum na vysokých školách, poskytovatel MŠMT