Детальная информация

Название: 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
Авторы: Смолина Елена Михайловна
Научный руководитель: Нестеров Сергей Александрович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2019
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Информация — Обработка; интеллектуальный анализ данных; электронное обучение; кластеризация; классификация; прогнозирование; дистанционное образование
ББК: 74.202.5
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 09.04.02
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-2662
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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?”.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать
Интернет Авторизованные пользователи Прочитать Печать
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 55
За последние 30 дней: 1
Подробная статистика