INFORMATION TECHNOLOGY FOR MULTICRITERION PERIODIC EVALUATION QUALITY OF E-LEARNING MATERIALS
Keywords:
multicriteria evaluation of quality, machine learning, clustering, k-means, regression, neural network with back propagation of errorAbstract
There has been developed the automated information technology for periodical evaluation of quality of electronic educational materials (EEM) based on machine learning techniques such as clustering multiple assessments of different groups of respondents defining the cluster of the largest collective interest of respondents and subsequent use of collected data for forecasting EEM evaluation over time.
References
http://nbuv.gov.ua/e-journals/vntu/2008-4/2008-4.fіles/uk/08mpbcme_uk.pdf
2. Технологія розробки дистанційного курсу : навч. посіб. / [Биков В. Ю., Кухаренко В. М., Сиротенко Н. Г. та ін.] ; за ред. В. Ю. Бикова та В. М. Кухаренка. — К. : Міленіум, 2008. — 324 с.
3. Celebі E. M. Partіtіonal Clusterіng Algorіthms / Emre M. Celebі. — USA: Sprіnger, 2015. — 420 с.
4. Morgun І. A. Method of evaluation of e-courses in eLearnіng Server system / І. A. Morgun, M. P. Botsula // Nauka і studіa. — 2014. — NR 21 (131).
5. Боцула М. П. Метод отримання комплексної оцінки якості веб-матеріалів з використанням полярної системи ко-ординат / М. П. Боцула, І. А. Моргун // Вісник Вінницького політехнічного інституту. —2011. — № 1. — С. 84—89.
6. Про затвердження переліку галузей знань і спеціальностей, за якими здійснюється підготовка здобувачів вищої освіти : Постанова Кабінету Міністрів України від на 29 квітня 2015 р. / Кабінет Міністрів України. — Офіц. вид. — Київ : Парлам. вид-во, 2015. — 1 с.
Downloads
-
PDF (Українська)
Downloads: 54
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).