Аннотации:
As numbers of educational programmes and courses grow, the need for a method of comparison
becomes apparent. In this paper we discuss the overall state of education data mining, the variety of
document types and formats used for educational content and propose the combined similarity measure
for educational course programmes, Our proposed similarity measure uses three most important
in our opinion elements of course programmes – course descriptions, educational results of the course
and the structure of the educational course. We describe our approach to calculate similarity for
each of this component pairs as well as provide primary experimental results and their evaluation
using mean average precision metric. По мере роста числа образовательных программ и курсов потребность в методах их
сравнения становится очевидной. В этой статье рассматривается общее состояние сферы интеллектуального анализа образовательного контента, разнообразие существующих форматов
и типов документов, представляющих образовательный контент, и предлагается комбинированная мера близости для программ образовательных курсов. Предложенная мера близости
использует три наиболее важных составляющих программы курса: описание курса, образовательные результаты курса и структура курса. В статье описывается предложенный подход к
вычислению меры близости для пар каждого из этих компонентов, а также представлены первичные результаты экспериментов и их оценка с использованием метрики mean average
precision.
Описание:
Ботов Дмитрий Сергеевич, старший преподаватель кафедры информационных технологий
и экономической информатики, Челябинский государственный университет, г. Челябинск;
dmbotov@gmail.com.
Кленин Юлий Дмитриевич, магистрант кафедры информационных технологий и экономической информатики, Челябинский государственный университет, г. Челябинск; jklen@yandex.ru. D.S. Botov, dmbotov@gmail.com,
Yu.D. Klenin, jklen@yandex.ru
Chelyabinsk State University, Chelyabinsk, Russian Federation