Login for students

Login for employees

Publication detail

Modelling of Associations in Students’ Characteristics by Web Site Use as Learning Resources
Year: 2014
Type of publication: článek ve sborníku
Name of source: DIVAI 2014 10th International Scientific Conference on Distance Learning in Applied Informatics Conference proceedings
Publisher name: Wolters Kluwer ČR, a. s.
Place: Praha
Page from-to: 589-599
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Modelování vzájemných vazeb mezi studenty využívajících webové stránky jako studijní zdroje Studenti upřednostňují různé formy studia, ale i různé formy studijních materiálů (např. tištěné či elektronické). Běžný student využívá ke studiu učebnice, poznámky a další dostupné studijní materiály získané např. z Internetu. Ten poskytuje jednoduchý způsob, jak rychle získat celou řadu studijních materiálů. Tento článek se zabývá hledáním vzájemných vazeb v datech (vychází z charakteristik studentů využívajících při studiu Internet) pomocí GRI v systému SPSS Clementine. Studijní zdroje; web; asociační pravidla; GRI
eng Modelling of Associations in Students’ Characteristics by Web Site Use as Learning Resources Students prefer to study not only different forms of education (a full-time study, a part-time study and e-learning) but also different forms of study materials (e.g. printed or electronic). The use of readers such as tablets, smartphones and for example laptops relates to study of materials in electronic form. Common student studies from textbooks, notes and other available learning resources. Currently, the Internet provides a quick and easy way to get many study materials. This article deals with discovering of associations in the data by Generalized Rule Induction regarding the web sites use by the students for gaining the electronic study sources. We searched association rules by gender, by the most used web sites as Wikipedia, Google andPrimat etc. Discovered association rules were described and commented. Models were designedin the software SPSS Clementine. Learning sources; Web sites; Association rule; Generalized rule induction

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0Creative CommonsAttributionNonCommercialNoDerivatives