مقایسه تکنیک های داده کاوی جهت شخصی سازی مطلوبتر در آموزش الکترونیک
Publish place: The Second National Conference on Computer Electrical Engineering and Information Technology
Publish Year: 1387
Type: Conference paper
Language: Persian
View: 5,069
This Paper With 7 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- I'm the author of the paper
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
Export:
Document National Code:
CEIC02_051
Index date: 24 November 2008
مقایسه تکنیک های داده کاوی جهت شخصی سازی مطلوبتر در آموزش الکترونیک abstract
ظهور و رشد بی نظیر اینترنت و وب در دهه های اخیر باعث شده است کاربردهای مختلف این تکنولوژی ها در زندگی روزمره بشری تاثیرات مثبت فراوانی داشته باشند. یکی از این موارد تاثیرگذار آموزش الکترونیک بوده است. آموزش الکترونیک می تواند به نوعی پدید آورنده عدالت در آموزش باشد تا تمام افراد جامعه فارغ از موقعیت مکانی و زمانی به تحصیل علم بپردازند. داده کاوی از شاخه هایی است که به وسیله شخصی سازی، می تواند در راستای افزایش کیفی سیستم های آموزش الکترونیک تاثیر بی بدیلی داشته باشد. هدف از داده کاوی استخراج دانش از مجموعه داده های بزرگ است و در این مقاله نیز به بررسی نحوه استفاده از داده کاوی در افزایش کیفیت سیستم های آموزش الکترونیک پرداخته شده است. در این مقاله ، پیش گویی نتیجه تحصیلی کاربران سیستم آموزش الکترونیک را با استفاده از روش های یادگیری ماشین، انجام داده ایم که روش های درخت تصمیم ، شبکه های عصبی ، الگوریتم بیز و رگرسیون منطقی مورد استفاده ما واقع شده اند که روش رگرسیون منطقی با 80.966 درصد بیشترین دقت پیش گویی را در میان روش های استفاده شده داشته است. روش های درخت تصمیم و بیز ساده نیز دقت مشابه 80.113 درصد را داشته اند و در رده بعدی نیز شبکه عصبی 79.261 درصد کمترین دقت را داشته است. نتایج بدست آمده می تواند با پیش بینی دقیق تر برای ماژول پیش بینی نتیجه تحصیلی فراگیران، کمک شایانی در افزایش کیفیت آموزش الکترونیک و شخصی سازی بهتر آن نماید.
مقایسه تکنیک های داده کاوی جهت شخصی سازی مطلوبتر در آموزش الکترونیک Keywords:
مقایسه تکنیک های داده کاوی جهت شخصی سازی مطلوبتر در آموزش الکترونیک authors
هومن پاینده فر
دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده کامپیوتر ، دانشگاه پیام نور، تهران
حسن سیدرضی
دانشیار دانشکده کامپیوتر ، دانشگاه تهران
مسعود رهگذر
استادیار دانشکده کامپیوتر، دانشگاه تهران
احمد فراهی
استادیار دانشکده فناوری اطلاعات و ارتباطات ، دانشگاه پیام نور ؛ تهران
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :