hrvatski

Istraživačka analiza i model logističke regresije aktivnosti u LMS sustavu

Vrijedan resurs koji se generira u okviru sustava za e-učenje su podaci koji se bilježe i iz kojih analizom možemo otkriti zanimljivo i novo ekspertno znanje o ponašanju i aktivnosti studenata pri korištenju samog sustava u procesu učenja. Primjerice, otkrivanje atipičnih ponašanja i karakterističnih tipova modela ponašanja studenata je temelj za slanje poruka studentima da bi na vrijeme dobili korisnu informaciju o svojem napretku i uspjehu u učenju. Naime, nisu samo bodovi iz raznih provjera i zadaća na kojima se direktno temelji ocjena bitni za konačni uspjeh. Podaci sustava za e-učenje sadrže znanje o aktivnostima kao što je primjerice gledanje video lekcija, odgovaranje na pitanja u samoprovjerama i druge aktivnosti temeljene na suvremenim edukativnim smjernicama koje se ne boduju. Te su aktivnosti izvrsni pokazatelji na temelju kojih se u svakom trenutku može predvidjeti u značajnoj mjeri i konačan uspjeh studenta. U radu se bavimo otkrivanjem znanja o takvim aktivnostima podatkovnom analizom izvedenom istraživačkom analizom podataka i logističkom regresijom u okviru e-kolegija Programiranje 2 Odjela za informatiku Sveučilišta u Rijeci.

dubinska analiza podataka ; logistička regresija ; Moodle ; istraživačka analiza podataka

nije evidentirano