Primjena tehnika strojnog učenja u analizi aktivnosti na e-kolegiju

diplomski rad

• Naslov (engleski): Machine learning for e-learning activity analysis
• Autor: Marin Barišić
• Mentor: Dijana Oreški (mentor); MBZ: 318615
• Član povjerenstva: Božidar Kliček; MBZ: 95426
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet organizacije i informatike; (Katedra za razvoj informacijskih sustava); Varaždin
• Datum i država obrane: 2017-09-25, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Informacijske i komunikacijske znanosti; Organizacija i informatika

Sažetak

Cilj rada je ustvrditi postoje li zakonitosti povezujući aktivnost na odabranom e-kolegiju s uspjehom istog kolegija bazirajući se na metodologiji neuronske mreže. Kreiran je prediktivni model pomoću neuronskih mreža iz podataka koji su prikupljeni anketnim putem. Nad rezultatima iz modela napravljena je analiza osjetljivosti, iz koje su vidljivi svi čimbenici koji najviše utječu na uspjeh studentata. Zbog različitih limitranosti i ograničenja. Ovaj rad je dobra osnova za neka buduća istraživanja, koja će još detaljnije ispitati te validirati rezultate.

• Ključne riječi: strojno učenje; prediktivno modeliranje; analitika učenja
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:211:547200
• Studijski program: Naziv: Organizacija poslovnih sustava; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra informatike (mag.inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Pristup korisnicima matične ustanove
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-04 10:55:28