Zobrazeno 1 - 10
of 20
pro vyhledávání: '"Drop-out prediction"'
Autor:
Miguel Angel Prada, Manuel Dominguez, Jose Lopez Vicario, Paulo Alexandre Vara Alves, Marian Barbu, Michal Podpora, Umberto Spagnolini, Maria J. Varanda Pereira, Ramon Vilanova
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 212818-212836 (2020)
This paper presents a web-based software tool for tutoring support of engineering students without any need of data scientist background for usage. This tool is focused on the analysis of students' performance, in terms of the observable scores and o
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/56f873fff3964f9d8aec8549d9c3a8e0
Autor:
Cohausz, Lea
Student success and drop-out predictions have gained increased attention in recent years, connected to the hope that by identifying struggling students, it is possible to intervene and provide early help and design programs based on patterns discover
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::a701ba4ef0a796ec0e342a58b90349f9
Autor:
Ramon Vilanova, Paulo Alexandre Vara Alves, Michal Podpora, Maria João Varanda Pereira, Miguel A. Prada, Jose Lopez Vicario, Umberto Spagnolini, Marian Barbu, Manuel Domínguez
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 212818-212836 (2020)
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
instacron:RCAAP
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
instacron:RCAAP
This paper presents a web-based software tool for tutoring support of engineering students without any need of data scientist background for usage. This tool is focused on the analysis of students' performance, in terms of the observable scores and o
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::ba62397532937d3cb6bac0859b7ea800
https://doi.org/10.1109/access.2020.3040858
https://doi.org/10.1109/access.2020.3040858
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Le, CV; Pardos, ZA; Meyer, SD; & Thorp, R. (2018). Communication at scale in a MOOC using predictive engagement analytics. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 10947 LNAI, 239-252. doi: 10.1007/978-3-319-93843-1_18. UC Berkeley: Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/76k5729m
© Springer International Publishing AG, part of Springer Nature 2018. When teaching at scale in the physical classroom or online classroom of a MOOC, the scarce resource of personal instructor communication becomes a differentiating factor between t
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::0094444239ad746cf15242133c497d02
https://escholarship.org/uc/item/76k5729m
https://escholarship.org/uc/item/76k5729m
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.