Details

Title: Методы интеллектуального анализа данных в задачах оценки результатов дистанционного обучения: выпускная квалификационная работа магистра по направлению 09.04.02 - Информационные системы и технологии ; 09.04.02_04 - Системный анализ и оптимизация информационных систем и технологий
Creators: Смолина Елена Михайловна
Scientific adviser: Нестеров Сергей Александрович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Информация — Обработка; интеллектуальный анализ данных; электронное обучение; кластеризация; классификация; прогнозирование; дистанционное образование
LBC: 74.202.5
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 09.04.02
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-2662
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Record key: ru\spstu\vkr\2753

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Объектом исследования является процесс обучения студентов с использованием систем электронного дистанционного обучения: отчеты о прохождении студентами дистанционного курса «Управление данными» с платформы «Открытое образование» (openedu.ru) Цель работы - разработка методики и построение моделей с использованием методов интеллектуального анализа данных для формирования рекомендаций с целью повышения эффективности проведения дистанционного образовательного онлайн-курса. Работа состоит из четырех основных глав. В первой главе рассмотрены понятия электронного обучения, интеллектуального анализа данных, а также основные средства и методы, используемые при решении задач анализа данных. Во второй главе выполнена предварительная обработка данных и их общий анализ. В третьей главе выполнен кластерный анализ – разбиение слушателей на характерные группы по результатам обучения. В четвертой главе осуществлен поиск ответа на вопрос об окончании конкретным студентом обучения на курсе.

The study object is the report about results of mooc "data management" on the portal of open education openedu.ru. The aim of this project is apply the data mining methods and algorithms in analysis of the results of distance learning. The master’s work consist of four chapter. The first chapter describes basic concepts of distance learning, data mining and it methods, such as classification, clustering, statistical data processing. The second chapter is data preprocessing and general analysis. The third chapter contains clustering analysis by k-means method and hierarchical clustering. The last chapter is solutions to the data mining problem (or classification task) " Does the student finish course or drop it?”.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print
Internet Authorized users SPbPU Read Print
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 76
Last 30 days: 3
Detailed usage statistics