1 / 20

Nuotolines studijos ir duomenų gavyba

Nuotolines studijos ir duomenų gavyba. Saulius Preidys VU ESEC direktorius VU MII doktorantas. Turinys. Kas tai yra duomenų gavyba? Duomenų gavybos metodų panaudojimo sritys Duomenų gavyba studijose (EDUMINING) Duomenų gavybos praktinis pritaikymas nuotolinėse studijose Išvados.

thuyet
Download Presentation

Nuotolines studijos ir duomenų gavyba

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Nuotolines studijos ir duomenų gavyba Saulius Preidys VU ESEC direktorius VU MII doktorantas

  2. Turinys • Kas tai yra duomenų gavyba? • Duomenų gavybos metodų panaudojimo sritys • Duomenų gavyba studijose (EDUMINING) • Duomenų gavybos praktinis pritaikymas nuotolinėse studijose • Išvados

  3. Duomenų gavyba • Duomenų gavyba (angl. data mining) yra sąsajų, tendencijų, šablonų, ryšių ir kategorijų aptikimo procesas. • Gaunant duomenis, daug kartų vykdomos įvairios operacijos ir pertvarkomi neapdoroti duomenys (požymių atranka, stratifikacija, klasterizacija, vizualizacija ir regresija).

  4. Duomenų gavyba • Duomenų gavyba yra šiuolaikinė informacijos analizės sritis, atsiradusi susijungus skirtingoms technologijoms: duomenų bazių, dirbtinio intelekto ir statistinei analizei. • Technologijos pagrindas – šablonai (angl. Patterns). • Taip pat duomenų gavybos metodai gali būti taikomi bankinėse, telekomunikacijų sistemose (ieškant galimų sukčiavimo atvejų), medicinoje, genų tyrimuose (ieškant ligos priežasčių) ir t. t.

  5. Duomenų gavybos metodai • Neuroniniai tinklai (angl. NeuralNetwork) • Analogijųpaieška (angl. Case-Based Reasoning) • Sprendimų medžiai (angl. DecisionTrees) • Evoliucinis programavimas • Genetiniai algoritmai • Riboto perrinkimo algoritmas • Duomenų vizualizacija

  6. Duomenų gavyba versle • VERSLO ANALITIKA (en. BusinessIntelligence - BI) - tai rinkinys metodikų, programinės įrangos ir technologijų skirtų duomenų iš skirtingų sistemų surinkimui, apjungimui ir pateikimui konkrečiam darbuotojui priimtiniausiu būdu (ataskaitomis, įspėjimais, grafikais, tendencijomis, įžvalgomis) ir tinkamu metu.

  7. Duomenų gavyba švietime • 2003 m. R. Burbaitė, G. Kulvietis, S. Turskienė – analizavo JPM vartotojų duomenis • 2007 m. Dalia Baziukė, Besimokančiojo atžvilgiu virtualios mokymosi aplinkos gebėjimus gerinantys metodai • 2009 J. Mamčenko, I. Tumasonienė – duomenų parengimo DG sistemos tobulinimas

  8. Virtualios mokymo aplinkos • Virtualios mokymosi aplinkos (VMA) - tai sistema, kurioje yra įrankiai elektroninei mokymosi medžiagai pateikti, mokymosi veikloms organizuoti, bendrauti ir bendradarbiauti su besimokančiaisiais. • Vartotojų veiksmai fiksuojami duomenų bazėse

  9. VMA Moodle sukaupti duomenys labai tinkami DG metodų taikymui

  10. Duomenų gavybos etapai nuotoliniame mokyme

  11. DG metodų panaudojimas nuotoliniame mokyme • Veiksmų VMA nustatymui • TextMining (bendravimo ypatumai) • Plagiato atvejų nustatymas • Mokymosi stilių nustatymas • Individualizuotas mokymas • Darbo grupių sudarymas • Programiniai agentai

  12. Vartotojų veiksmų klasterizavimas • Vartotojų veiksmai VMA yra skirtingi. • Galutinio tikslo pasiekimas – skirtingais būdais. • Žinant apie vartotojus - galimybė jų veiklą panaudoti tinkamai.

  13. Programinių agentų panaudojimas studentų aktyvinimui • Dėstytojų darbo palengvinimas • Studentui pateikiama naujausia informacija • Taupomas laikas • Mokymasis pasidaro efektyvesnis • Dėstytojams teikiami pasiūlymai

  14. Egzaminavimo ataskaitos Testo klausymų kokybės analizė ir patarimai Mokymai VU dėstytojams

  15. Vizualizacija. Mokymosi diagramos, prognozavimas • Galimybė matyti besimokančiojo veiksmus visą laikotarpį • Galimybė prognozuoti besimokančiojo veiksmus

  16. Mokymosi stiliai (Case-Based Reasoning) • Daugelio besimokančiųjų mokymosi stiliai yra skirtingi. • Kai kurie teikia pirmenybę klausymui ir kalbėjimui, kiti teksto analizei arba mokosi vaizdinių priemonių pagalba.

  17. Išvados • Duomenų gavybos metodų taikymas nuotolinėse studijose leistų: • Dėstytojui: • patobulinti savo mokomąją medžiagą • palengvintų nuotolinio kurso administravimą • padėtų nukreipti studento mokymąsi jam patogesne linkme • Studentui palengvintų nuotolines studijas • Studijų kokybės užtikrinimo centrams palengvintų nuotolinių studijų kokybės užtikrinimą.

  18. Tolimesni darbai • Dalyvaujant LieDM konsorciumo projekto „LieDM tinklo plėtra“ veikloje, suprogramuoti moduliai bus integruoti į VMA Moodle ir jais galės naudotis visi konsorciumo nariai. • Projekto metu bus integruoti du moduliai: • Pagalbos dėstytojams ir studentams modulis. • Pagalbos administruojančiam personalui modulis.

  19. Ačiū už dėmesį.

  20. Nuotolines studijos ir duomenų gavyba Saulius Preidys VU ESEC direktorius VU MII doktorantas

More Related