Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/51649
Title: Особенности применения алгоритмов процессной аналитики (process mining) для анализа поведения студентов
Authors: Логинова, А. А.
Попов, М. Д.
Денисов, А. Р.
Keywords: материалы конференций;процессная аналитика;цифровые следы;системы управления обучением
Issue Date: 2023
Publisher: БГУИР
Citation: Логинова, А. А. Особенности применения алгоритмов процессной аналитики (process mining) для анализа поведения студентов / А. А. Логинова, М. Д. Попов, А. Р. Денисов // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей IX Международной научно-практической конференции, Минск, 17–18 мая 2023 г. : в 2 ч. Ч. 1 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2023. – С. 290-295.
Abstract: Рассматривается проблема анализа действий студентов с целью повышения гибкости образовательных траекторий. Предлагается анализировать деятельность учащихся на основе данных цифровых следов, которые студенты оставляют в системах управления обучением. Одним из способов анализа таких данных названа процессная аналитика (Process Mining). В рамках данной работы рассматриваются особенности алгоритмов Process Mining и особенности применения этих алгоритмов с точки зрения анализа журналов событий в системе управления обучением.
Alternative abstract: The problem of analyzing the actions of students in order to implement the functional trajectories of education is considered. It is proposed to analyze the activities of students based on the data of digital investigators who participate in learning management processes. One of the operations of analyzing such data is called process analytics (Process Mining). In the context of this work, the features of Process Mining algorithms and features of the application of algorithms from the point of view of analyzing event logs in a learning management system are considered.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/51649
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2023)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Loginova_Osobennosti.pdf3 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.