SHABNAM ARA S.JAHAGIRDAR / TANUJA R.
Librería Samer Atenea
Kálamo Books
Librería Elías (Asturias)
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
W niniejszej książce przeanalizowano palące kwestie zaangażowania uczniów oraz rezygnacji z nauki w środowiskach edukacji online. Badania, skupiające się na uczniach kierunków technicznych w stanie Karnataka w Indiach, wprowadzają model EDU Insight służący do analizy kluczowych czynników behawioralnych i demograficznych wpływających na wyniki uczniów. Zaproponowano model prognozowania wyników wykorzystujący algorytm losowego lasu (random forest) oraz syntetyczne wzbogacanie danych za pomocą tabelarycznych sieci GAN w celu przewidywania wyników uczniów z wysoką dokładnością. Ponadto opracowano hybrydowe podejście oparte na uczeniu zespołowym, łączące klasyfikatory ważone i meta-uczniów, w celu dalszego udoskonalenia skuteczności prognozowania. W celu wsparcia spersonalizowanego uczenia się wprowadzono system rekomendacji oparty na filtrowaniu kolaboracyjnym z wykorzystaniem autoenkoderów, dostosowujący propozycje kursów na podstawie zachowań i danych demograficznych uczniów. Zintegrowane wykorzystanie w badaniu analityki edukacyjnej i uczenia maszynowego wnosi nowatorskie metodologie w zakresie dokładności prognozowania, prywatności danych oraz spersonalizowanych interwencji edukacyjnych w systemach edukacji online.
