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J-GLOBAL ID：201902215975728753   整理番号：19A0516783

異なる教育データ前処理技術の応用により発見された配列パターンの定量的および定性的評価【JST・京大機械翻訳】

Quantitative and Qualitative Evaluation of Sequence Patterns Found by Application of Different Educational Data Preprocessing Techniques

著者 (4件)： Munk Michal (Department of Informatics, Constantine the Philosopher University, Nitra, Slovakia) ,  Drlik Martin (Department of Informatics, Constantine the Philosopher University, Nitra, Slovakia) ,  Benko L’ubomir (Institute of System Engineering and Informatics, University of Pardubice, Pardubice, Czech Republic) ,  Reichel Jaroslav (Department of Informatics, Constantine the Philosopher University, Nitra, Slovakia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 8989-9004  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ログファイルからの教育データ前処理は知識発見プロセスの時間のかかる位相を表す。それは,データクリーニング,ユーザ識別,セッション同定,および経路完了フェーズから成る。本論文では,学習分析法の更なる応用のための教育データの前処理の場合に必要な位相を同定することを試みた。逐次パターン解析は発見された知識の推定に適していると考えられるので,本論文では,これらの前処理フェーズが一般的に発見された知識に有意な影響を及ぼすとともに,発見されたシーケンスパターンの質と量の意味にも影響を与える。したがって,セッション同定と経路完成のためのいくつかのデータ前処理技術を適用して,異なるレベルのデータ前処理を有するログファイルを調製した。結果は,基準長さを用いたセッション同定技術が抽出された配列規則の品質に有意な影響を持つことを示した。経路完了技術は,抽出された配列規則の量にのみ有意な影響を及ぼした。教育データ前処理における以前の系統的研究の結果と共に見出された結果は,教育データ前処理フェーズの自動化を改善することができ,それは教育データマイニング研究活動に従事する異なるグループの利害関係者に適した学習分析ツールの開発に貢献できる。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相 ,  学習 ,  知識発見 ,  *前処理 ,  *教育 ,  自動化 ,  品質
準シソーラス用語： 解析ツール ,  利害関係者 ,  研究活動 ,  教育データマイニング ,  パターン解析 ,  データクリーニング ,  ログファイル ,  *データ前処理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 教育 ,  データ前処理 ,  応用 ,  発見 ,  配列パターン ,  定量 ,  定性的評価