Повышение качества системы управления знаниями в высших учебных заведениях средствами интеллектуального анализа данных
Автор: Нагорный Семен Андреевич
Журнал: Современная высшая школа: инновационный аспект @journal-rbiu
Рубрика: Трибуна молодого ученого
Статья в выпуске: 4 (26), 2014 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается возможность применения технологий интеллектуального анализа данных в управлении образовательным процессом, описываются этапы построения модели успеваемости студентов и оцениваются результаты моделирования.
Интеллектуальный анализ данных, система управления знаниями, успеваемость студентов, высшие учебные заведения, анализ данных в образовании
Короткий адрес: https://sciup.org/14239947
IDR: 14239947 | УДК: 378.146
Improving quality of knowledge management system of higher education institution by use of data mining solutions
Article analyzes possibilities of usage data mining solutions in educational process management, describes main steps of creating student’s success rate model and evaluates results of modelingt.
Список литературы Повышение качества системы управления знаниями в высших учебных заведениях средствами интеллектуального анализа данных
- Andonie R. Extreme data mining: Inference from small datasets//International Journal of Computers, Communications & Control. 2010. V (3).
- Baker R.S.J.D., & Yacef K. The state of educational data mining in 2009: A review and future vision//Journal of Educational Data Mining. 2009. Vol. 1. Issue 1. PP. 3-17.
- Becerra-Fernandez I., Gonzales A., & Sabherwal R. Knowledge management, challenges, solutions, and technologies. -Prentice Hall: Pearson, 2004.
- Bukowitz W.R., & Williams R.L. The knowledge management fieldbook. -Prentice Hall, 2000.
- Data Mining Concepts: SQL Server 2014. Microsoft Developer Network, 2014//: http://msd n.microsof t.com/r u-r u/librar y/ms174949.aspx.
- Marjeticˇ D., & Lesjak D. Financing of higher education and the role and dilemmas of tariff groups//International Journal of Management in Education. 2012. 6(1/2). РР. 56-72.
- Natek S., & Lesjak D. Improving knowledge management by integrating HEI process and data models//The Journal of Computer Information Systems. 2013. 53(4). РР. 81-86.
- Osei-Bryson K.-M. Towards supporting expert evaluation of clustering results using a data mining process model//Information Sciences. 2012. 180. РР. 414.
- Tso G.K.F., & Yau K.K.W. Predicting electricity Energy consumption: A comparison of regression analysis, decision tree and neural networks//Energy. 2007. 32. РР. 1761-1768.
- Wan S., & Lei T.C. A knowledge-based decision support system to analyze the debris-flow problems at Chen-Yu-Lan River, Taiwan//Knowledge-Based System. 2009. 22(8). РР. 580-588.
- Wang H., & Wang S. A knowledge management approach to data mining process for business intelligence//Industrial Management and Data Systems. 2008. 108(5).
- Zhuang Z. Y., Churilov L., Burstein F., & Sikaris K. Combining data mining and case-based reasoning for intelligent decision support for pathology ordering by general practitioners//European Journal of Operational Research. 2009. 195. РР. 662-675.
- Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. -М.: Финансы и статистика, 1989.
- Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. -СПб.: БХВ-Петербург, 2004.
- Мильнер Б.З. Управление знаниями: эволюция и революция в организации. -М., 2003. -176 с.
- Нонака и Такеучи. Компания -создатель знания. Зарождение и развитие инноваций в японских фирмах. -М.: Олимп-Бизнес, 2003. -320 с.
