DATA MINING IN EDUCATION: CURRENT STATE AND PERSPECTIVES OF DEVELOPMENT
Інформаційні технології і засоби навчання
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
DATA MINING IN EDUCATION: CURRENT STATE AND PERSPECTIVES OF DEVELOPMENT
ПОИСК, ИЗВЛЕЧЕНИЕ И АНАЛИЗ ДАННЫХ В ОБРАЗОВАНИИ: СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ПОШУК, ОТРИМАННЯ Й АНАЛІЗ ДАНИХ В ОСВІТІ: СУЧАСНИЙ СТАН І ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ |
|
| Creator |
Kovalchuk, Yurii O.
|
|
| Subject |
Educational Data Mining; classification; regression; association rules; clustering; e-learning system
Educational Data Mining; классификация; регрессия; поиск ассоциативных правил; кластеризация; система электронного обучения Educational Data Mining; класифікація; регресія; пошук асоціативних правил; кластеризація; система електронного навчання |
|
| Description |
The main tasks (classification and regression, association rules, clustering) and the basic principles of the Data Mining algorithms in the context of their use for a variety of research in the field of education which are the subject of a relatively new independent direction Educational Data Mining are considered. The findings about the most popular topics of research within this area as well as the perspectives of its development are presented. Presentation of the material is illustrated by simple examples. This article is intended for readers who are engaged in research in the field of education at various levels, especially those involved in the use of e-learning systems, but little familiar with this area of data analysis.
Рассмотрены основные задачи (классификация и регрессия, поиск ассоциативных правил, кластеризация) и принципы работы базовых алгоритмов Data Mining в контексте их использования для различных исследований в области образования, являющихся предметом относительно нового самостоятельного направления Educational Data Mining. Приведены данные о наиболее популярных темах исследований в рамках данного направления, обозначены перспективы его развития. Статья рассчитана на читателей, которые занимаются исследованиями в области образования на различных уровнях, особенно тех, кто причастен к использованию систем электронного обучения, но мало знаком с этим направлением анализа данных. Розглянуто основні задачі (класифікація і регресія, пошук асоціативних правил, кластеризація) і принципи роботи базових алгоритмів Data Mining у контексті їх використання для різноманітних досліджень у галузі освіти, що є предметом відносно нового самостійного напряму Educational Data Mining. Наведені дані про найпопулярніші теми досліджень у рамках даного напряму, окреслені перспективи його розвитку. Стаття розрахована на читачів, які займаються дослідженнями в галузі освіти на різних рівнях, особливо тих, хто причетний до використання систем електронного навчання, але мало знайомий із цим напрямом аналізу даних. |
|
| Publisher |
Institute of Information Technologies and Learning Tools of NAES of Ukraine
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2016-01-01
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion рецензована стаття — рецензируемая статья — Peer-reviewed Article — |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://journal.iitta.gov.ua/index.php/itlt/article/view/1284
|
|
| Source |
Information Technologies and Learning Tools; Vol 50, No 6 (2015); 152-164
Информационные технологии и средства обучения; Vol 50, No 6 (2015); 152-164 Інформаційні технології і засоби навчання; Vol 50, No 6 (2015); 152-164 Інформаційні технології і засоби навчання; Vol 50, No 6 (2015); 152-164 2076-8184 |
|
| Language |
ukr
|
|
| Relation |
http://journal.iitta.gov.ua/index.php/itlt/article/view/1284/987
|
|
| Rights |
Copyright (c) 2015 Yurii O. Kovalchuk
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 |
|