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Statistical Data Analysis and Prediction Model for Learning Assessment in Korean High Schools Based on EduData

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.1 (2016.01)바로가기
  • 페이지
    pp.117-122
  • 저자
    Heeyoul Choi, Yunhee Kang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A270258

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Most analyses in pedagogy have been based on surveys, while in many other research areas like cognitive science and psychology, data-driven research has made significant progress based on large-scale data automatically generated and archived. Recently in pedagogy, learning achievement data has been archived, and EduData is one of such data sets provided by Korean ministry of education. Many data driven analysis algorithms can be applied to such data. As a first data-driven analysis to EduData, we applied the linear regression model to check which factors are effective to Korean student’s learning achievement. Finally, we proposed a model to predict degree of achievement. Experimental results show the performance of our models.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Previous Work
 3. Data Set
  3.1. EduData
  3.2. Preprocessing
 4. Handling Missing Values
 5. Prediction Model
 6. Results
 7. Conclusions
 References

키워드

EduData Statistical Data Analysis Causal Relation

저자

  • Heeyoul Choi [ Samsung Advanced Institute of Technology, Suwon, Korea ] Correspondence Author
  • Yunhee Kang [ Baekseok University, Cheonan, Korea ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJUNESST)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4246
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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