Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/275610
Title: | Интеллектуальный анализ данных для построения моделей машинного обучения в образовании |
Other Titles: | Data mining for building machine learning models in education / A. V. Kanash, A. S. Mezina, T. A. Tkalich |
Authors: | Канаш, А. В. Мезина, А. С. Ткалич, Т. А. |
Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Народное образование. Педагогика |
Issue Date: | 2021 |
Publisher: | Минск : БГУ |
Citation: | Цифровая трансформация – шаг в будущее : материалы II Междунар. науч.-практ. конф. молодых ученых, посвящ. 100-летию Белорус. гос. ун-та, Минск, 27 окт. 2021 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: И. А. Карачун (гл. ред.), Б. Н. Паньшин, А. А. Королёва. – Минск : БГУ, 2021. – С. 135-139. |
Abstract: | Активное вынужденное использование LMS в образовательном процессе в связи с COVID-19 привело к накоплению данных больших объемов, а также к необходимости обрабатывать собранную информацию. Интеллектуальный анализ данных позволит повысить эффективность образования, в том числе положительно повлияет на непрерывное обучение. Модели машинного обучения в образовании позволяют создать адаптивную образовательную среду, которая даст возможность наиболее объективно оценивать результаты студентов и эффективно выстраивать планы учебных дисциплин |
Abstract (in another language): | The active forced use of LMS in the educational process in connection with COVID-19 has led to the accumulation of large volumes of data, as well as to the need to process the collected information. Data mining will improve the effectiveness of education, including a positive impact on life-long learning. Machine learning models in education make it possible to create an adaptive educational environment that will allow to evaluate the student’s results most objectively and effectively build plans for academic disciplines |
URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/275610 |
ISBN: | 978-985-881-238-6 |
Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Appears in Collections: | 2021. Цифровая трансформация – шаг в будущее |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
135-139.pdf | 266,17 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.