Едукативно податочно рударење со MOODLE 2.4

Milevski, Zoran (2015) Едукативно податочно рударење со MOODLE 2.4. Masters thesis, Goce Delcev University, Stip.

[img]
Preview
Text
Magisterski trud Zoran Milevski.pdf

Download (2488Kb) | Preview

Abstract

Краток извадок Во оваа ера на големи податоци училиштата и универзитетите собираат безброј информации. Но, голем дел од тие податоци се чуваат на начин што ги прават тешко пристапливи за едукаторите и менаџерите. Обично пишаните извештаи кажуваат само една приказна или само еден дел од собраните информации. Затоа многу образовни институции користат околини за е-учење во процесот на учење. Овие околини складираат големи количини на податоци, но кога станува збор за поголем број на учесници, се разбира, станува тешко да се следат нивните активности во системот. За да се направи учењето поефикасно, важно е да се овозможи персонализација врз учесниците, врз основа на нивната активност, можност да се анализира нивната активност, да се предвидат резултатите на учесниците и подобро да се истражат активностите на самите учесници. Во магистерскиот труд најпрво се дава преглед на неколку постоечки додатоци кои креираат извештаи и анализи за активноста на учесниците. Потоа се разгледува концептот на податочно рударење и анализа на податоци и можностите коишто можат истите да ги понудат при имплементирање на техники за податочно рударење, како што се: класификација, кластерирање, статистики и регресија за да се опише процесот на селекција и добивање на податоци од базата на податоци на е-учење. Понатаму ќе бидат опишани техниките и методите на истражувањето во овој магистерски труд. На крај, се гледа дека со имплементирање на овие техники и методи се зголемува можноста за дополнително обработување на т.н. сурови податоци и со нивна примена се креира контролна табла – веб базирана апликација која комуницира со систем за е-учење и обезбедува неколку нивоа на пристап и тоа: менаџерско, администраторско, наставничко и корисничко ниво, и практично прикажува обработени податоци и извештаи кои ќе го подобрат пристапот на евалуација на поголеми групи на учесници во процесот на учење.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Natural sciences > Computer and information sciences
Divisions: Faculty of Computer Science
Depositing User: Vaska Zdravkova
Date Deposited: 29 Sep 2015 11:57
Last Modified: 29 Sep 2015 11:57
URI: http://eprints.ugd.edu.mk/id/eprint/13870

Actions (login required)

View Item View Item