Fugu-MT 論文翻訳(概要): Extracting Rules from Event Data for Study Planning

論文の概要: Extracting Rules from Event Data for Study Planning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02735v1
Date: Wed, 4 Oct 2023 11:14:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-05 15:29:25.905718
Title: Extracting Rules from Event Data for Study Planning
Title（参考訳）: 学習計画のためのイベントデータからのルール抽出
Authors: Majid Rafiei and Duygu Bayrak and Mahsa Pourbafrani and Gyunam Park and Hayyan Helal and Gerhard Lakemeyer and Wil M.P. van der Aalst
Abstract要約: 我々は,授業の順序が学術的成功に与える影響を調べるために,プロセスとデータマイニング技術を採用している。 RWTH Aachen Universityのコンピュータサイエンス学士課程の学生を対象に評価を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.305245019481161
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this study, we examine how event data from campus management systems can be used to analyze the study paths of higher education students. The main goal is to offer valuable guidance for their study planning. We employ process and data mining techniques to explore the impact of sequences of taken courses on academic success. Through the use of decision tree models, we generate data-driven recommendations in the form of rules for study planning and compare them to the recommended study plan. The evaluation focuses on RWTH Aachen University computer science bachelor program students and demonstrates that the proposed course sequence features effectively explain academic performance measures. Furthermore, the findings suggest avenues for developing more adaptable study plans.
Abstract（参考訳）: 本研究では,高校生の学習経路を分析するために,キャンパス管理システムからのイベントデータをいかに活用できるかを検討する。主な目標は、研究計画に貴重なガイダンスを提供することです。我々は,採点コースのシーケンスが学術的成功に与える影響を探究するために,プロセスとデータマイニング技術を用いる。決定木モデルを用いて,学習計画のルールとしてデータ駆動型推薦を生成し,それを推奨研究計画と比較する。本評価は,Aachen大学コンピュータサイエンス学学士課程の学生を対象に行われ,提案したコースシーケンスが学力評価に有効であることを示す。さらに, より適応的な研究計画開発への道筋が示唆された。

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