Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids maģistra akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Biznesa informātika
Nosaukums Koncepti un prakse studējošo datu analīzē: izglītības datu analītikas iespējas Rīgas Tehniskajā universitātē
Nosaukums angļu valodā Concepts and Practices in Student Data Analytics: Educational Data Mining for Riga Technical University
Autors Anete Miķelsone
Struktūrvienība 12300 Lietišķo datorsistēmu institūts
Darba vadītājs Ilze Birzniece
Recenzents A.Jurenoks, Programmatūras inženierijas katedras vad.pētnieks
Anotācija Globalizācijas procesu un informācijas un komunikāciju tehnoloģiju (IKT) attīstības ietekmē pasaules datu apjoms ir neizmērojami pieaudzis un turpinās augt arī nākotnē. Augstākās izglītības iestādes nav izņēmums – tās ievāc liela apjoma datus par studentiem, darbiniekiem, finansēm un vēl. Lai datu esamība sniegtu kādu vērtību un palīdzētu pārvarēt problēmas saistībā ar studentu uzņemšanu, atbirumu, finansiālo efektivitāti, studiju programmu saturu, augstākās izglītības iestādes var pielietot datu analītiku. Lai izpētītu izglītības datu analītikas pielietojumu augstākās izglītības institūcijās, izmantojot literatūras apskatu, tiek pētīti divi cieši saistīti pētniecības lauki – datizrace izglītībā un studiju analītika. Papildu tiek veikts pētījums par prognozēšanas modeļiem, no kura var secināt, ka visbiežākais mērķis prognozēšanai ir studenta sniegums noteiktā studiju priekšmetā. Pētījums arī parāda, ka visbiežāk prognozēšanas modeļu izstrādē pielieto tādus klasifikatorus kā lēmumu kokus, likumus un mākslīgos neironu tīklus; visbiežāk izvēlētie datu tipi ir studentu akadēmiskā informācija, demogrāfija un rīcība. Iegūtās zināšanas no veiktā pētījuma par prognozēšanu tiek izmantotas Rīgas Tehniskās universitātes (RTU) gadījumā. Lai noteiktu, kādi izglītības dati ir atrodami RTU informācijas sistēmās, tiek pētītas studiju procesa diagrammas, lai noteiktu informācijas sistēmas, kurās atrodami visvairāk datu par studentiem, un izveidota RTU studenta datu diagramma. Tā parāda, kādi datu atribūti ir pieejami datizraces pielietošanai. Lai demonstrētu vienu scenāriju datizraces pielietošanai RTU, no studenta datu diagrammas tiek izvēlēti noteikti datu atribūti. Scenārijs sastāv no datu tīrīšanas, transformācijas, samazināšanas, modelēšanas un prognozēšanas modeļu novērtējuma. Tiek diskutēts par problēmām, kas radās datizraces procesā un traucēja prognozēšanas modeļu sniegumam, un piedāvāti iespējamie risinājumi. Maģistra darbs sastāv no 85 lapām, 54 attēliem, 20 tabulām, 110 literatūras avotiem, un viena pielikuma.
Atslēgas vārdi IZGLĪTĪBAS DATU ANALĪTIKA, STUDIJU ANALĪTIKA, DATIZRACE IZGLĪTĪBĀ
Atslēgas vārdi angļu valodā EDUCATIONAL DATA ANALYTICS, LEARNING ANALYTICS, EDUCATIONAL DATA MINING
Valoda eng
Gads 2020
Darba augšupielādes datums un laiks 12.01.2020 00:50:37