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
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.
Статья научная
