Задача классификации учащихся с использованием методов интеллектуального анализа данных
Технологически поддерживаемые учебные среды генерируют большое количество данных, которые могут быть собраны и проанализированы с помощью релевантных алгоритмов. Функции аналитики обучения необходимы для планирования и внесения изменений в организацию процессов обучения, обеспечения адаптивных рекомендаций и персонализированного анализа учебной деятельности. Существует несколько различных методов классификации, используемых в обнаружении знаний и добыче данных (Knowledge Discovery and Data Mining). Каждый метод или методика имеет свои преимущества. В статье применяются методы анализа данных к задаче классификации обучающихся. Один из вопросов – определение признаков дифференциации обучающихся. Предложены признаки дифференциации, характеризующие индивидуальные параметры познавательной сферы, и составляющие модель когнитивно-стилевого потенциала обучающихся. Методы интегрированы в веб-среду интеллектуальной поддержки процессов обучения. Анализируются результаты, полученные при помощи нескольких классификаторов. Классификация по методу, предложенному в статье с применением признаков когнитивно-стилевого потенциала, дает более точные результаты по сравнению с полученными в других исследованиях и опубликованными в доступных источниках.
Авторы: Е. Е. Котова, А. С. Писарев
Направление: Информатика, вычислительная техника и управление
Ключевые слова: Анализ данных, классификация обучающихся, когнитивно-стилевой потенциал, веб-среда интеллектуальной поддержки
Открыть полный текст статьи