ОСОБЛИВОСТІ ІНТЕГРАЦІЇ ТЕХНОЛОГІЇ ORANGE ПРИ ВИВЧЕННІ ОСВІТНІХ КОМПОНЕНТІВ ГАЛУЗІ ЗНАНЬ ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2024.01.105Ключові слова:
інформаційні технології, обробка даних, аналіз даних, інтелектуальний аналіз даних, освіта, якість навчання, ефективність викладачів, платформа Orange, візуальне програмування, Data Mining.Анотація
Інтенсивний розвиток інформаційних технологій призводить до збільшення обсягів даних, що вимагає застосування ефективних методів обробки та аналізу даних для управління організаціями та стратегічного планування. Методи інтелектуального аналізу даних (ІАД) широко використовуються у різних галузях, включаючи освіту, де вони можуть допомогти підвищити якість навчання та ефективність викладачів. В роботі демонструється використання платформи Orange, фреймворку для візуалізації та аналітики даних, який дозволяє інтегрувати візуальне програмування з Python для розв'язання складних аналітичних завдань. Застосування методів Data Mining та використання Orange дозволяють проводити глибокий аналіз освітніх даних, сприяючи розробці стратегій для підвищення ефективності навчального процесу.
Посилання
Piatetsky-Shapiro G., Frawley W. Knowledge Discovery in Databases. -
Publisher: AAAI Press, 1991. 540 pp.
Abdelmagid A. S., Qahmash A. I. M.. Utilizing the Educational Data Mining Techniques "Orange Technology" for Detecting Patterns and Predicting Academic Performance of University Students // Information Sciences Letters. An International Journal, 2023.
Vol. 12. No. 3. P. 1415-1431.
Hernández-Leal E., Darío Duque-Méndez N. C. Cechinel Unveiling educational patterns at a regional level in Colombia: data from elementary and public high school institutions // Heliyon, 2021.Vol. 7. P. 3-17.
M. Goyal, R. Vohra. Applications of Data Mining in Higher Education // International Journal of Computer Science Issues, 2012. Vol. 9. Issue 2. No 1, P. 113 – 120.
Verhun V. R. Kharakterystyka metodiv rozviazannia zadachi klasyfikatsii v intelektualnomu analizi danykh navchalnykh prohram // Naukovyi visnyk NLTU Ukrainy, 2019. Tom. 29. № 6. C. 136-139.
Romero C., Ventura S. Educational Data Mining: A Review of the State of the Art // Transactions on Systems Man and Cybernetics Part C (Applications and Reviews), 2010.40(6). P. 601 – 618.
Romero C., Ventura S. Data mining in education // Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 2013. Vol. 3(1). P. 12-27.
Chao Zhang, Linling He. Data Mining Technology in Teaching Evaluation of Colleges and Universities // SHS Web of Conferences, 2024. Vol. 187. 4 pp.
Pronin S. V., Sotnykov A. D. Vykorystannia platformy orange dlia analizu danykh // Visnyk KhNADU, 2022. Vyp. 99. C. 131 – 137.
Data Mining Fruitful and Fun Open source machine learning and data visualization. https://docs.biolab.si/orange/2/widgets/rst/index.html#data
Boliubash N. M. Zadachi ta metody intelektualnoho analizu osvitnikh danykh. Naukovi pratsi. Pedahohika, 2019. Vypusk 311. Tom 323. С. 26 - 29 .
