| Údaje o výsledku |
| Identifikační kód | RIV/00216224:14330/12:00060271 |
| Název v původním jazyce | Predicting drop-out from social behaviour of students |
| Druh | D - Článek ve sborníku |
| Jazyk | eng - angličtina |
| Obor | IN - Informatika |
| Rok uplatnění | 2012 |
| Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů |
| Počet výskytů výsledku | 1 |
| Údaje z Hodnocení výsledků výzkumných organizací 2014 |
| Výsledek byl hodnocen v Pilíři I |
| Rozsah vyřazení výsledku | Tento výskyt výsledku není vyřazen |
| Zařazení výsledku v hodnocení | neu - Výsledky bez bodového hodnocení nebo vyřazené |
| Skupina oboru v hodnocení | 04 - Technické a informatické vědy |
| Konkrétní způsob(y) hodnocení výsledku | Článek ve sborníku má uvedeno ISBN nebo ISSN, ale to není v databázi Conference Proceedings Citation Index ani v databázi Scopus. |
| Rozdělení výsledku mezi předkladatele |
| Organizace | Výzkumná organizace? | Podíl | Body | Body (upravené podle přílohy č. 8 Metodiky) |
|---|
| Masarykova univerzita / Fakulta informatiky | ano | 100,0 % | 0,000 | |
|
| Tvůrci výsledku |
| Počet tvůrců celkem | 5 |
| Počet domácích tvůrců | 5 |
| Tvůrce | Bayer Jaroslav (státní příslušnost: CZ - Česká republika; A - domácí tvůrce; vedidk: 9897690) |
| Tvůrce | Bydžovská Hana (státní příslušnost: CZ - Česká republika; A - domácí tvůrce; vedidk: 2422999) |
| Tvůrce | Géryk Jan (státní příslušnost: CZ - Česká republika; A - domácí tvůrce; vedidk: 8411867) |
| Tvůrce | Obšívač Tomáš (státní příslušnost: CZ - Česká republika; A - domácí tvůrce; vedidk: 6298125) |
| Tvůrce | Popelínský Lubomír (státní příslušnost: CZ - Česká republika; A - domácí tvůrce; G - garant výsledku; vedidk: 9343199) |
| Údaje blíže specifikující výsledek |
| Popis v původním jazyce | This paper focuses on predicting drop-out and school failure when student data has been enriched with data derived from students social behaviour. These data describe social dependencies gathered from e-mail and discussion boards conversation, among other sources. We describe an extraction of new features from both student data and behaviour data (or more precisely from social graph which we construct). Then we introduce a novel method for learning classier for student failure prediction that employs cost-sensitive learning to lower the number of incorrectly classified unsuccessful students. We show that a use of social behaviour data results in significant prediction accuracy increase. |
| Klíčová slova | data mining; study-related data; social behaviour data; social network analysis |
| Název sborníku | Proceedings of the 5th International Conference on Educational Data Mining - EDM 2012 |
| Rozsah stran | 103-109 |
| Forma vydání | E - Elektronická verze „online“ |
| Počet stran výsledku | 7 |
| ISBN | 9781742102764 |
| Název nakladatele | www.educationaldatamining.org |
| Místo vydání | Řecko |
| Místo konání akce | Chania, Řecko |
| Rok konání akce | 2012 |
| Typ akce podle státní příslušnoti účastníků | WRD - Světová |
| Údaje o tomto záznamu o výsledku |
| Předkladatel | Masarykova univerzita / Fakulta informatiky |
| Dodavatel | MSM - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy (MŠMT) |
| Rok sběru | 2013 |
| Systémové označení dodávky dat | RIV13-MSM-14330___/02:2 |
| Specifikace | RIV/00216224:14330/12:00060271!RIV13-MSM-14330___ |
| Kontrolní kód | [A34C719690DC] |
| Jiný výskyt tohoto výsledku se v RIV nenachází |
| Odkazy na výzkumné aktivity, při jejichž řešení výsledek vznikl |
| Projekt | LA09016 - Účast ČR v European Research Consortium for Informatics and Mathematics (ERCIM) (2009-2012, MSM/LA) |