Zur Kurzanzeige

dc.contributor.authorWagner, Kerstin
dc.contributor.authorMerceron, Agathe
dc.contributor.authorSauer, Petra
dc.date.accessioned2021-01-06T06:15:16Z
dc.date.available2021-01-06T06:15:16Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/34575
dc.description.abstractKursempfehlungssysteme können den Studienerfolg unterstützen. Eine wichtige Komponente eines solchen Systems ist die Prognose der Note, die Studierende bei Kursbelegung erwarten können. In diesem Beitrag werden verschiedene Algorithmen zur Notenprognose eingesetzt und verglichen. Die Modelle der linearen Regression liefern die besseren Ergebnisse. Darüber hinaus haben sie den Vorteil, nachvollziehbar zu sein, was Nutzende befähigt, die Grenzen des Modells besser einzuschätzen, und somit zu entscheiden, wie viel Vertrauen sie dem System schenken möchten.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.z
dc.relation.ispartofProceedings of DELFI Workshops 2020
dc.relation.ispartofseriesDELFI
dc.subjectNotenprognose
dc.subjectKursempfehlungssystem
dc.subjectDatenanalyse
dc.subjectLineare Regression
dc.titleErste Untersuchungen zur Notenprognose für ein Kursempfehlungssystemde
dc.typeText/Conference Paper
dc.pubPlaceBonn
mci.document.qualitydigidoc
mci.conference.sessiontitleDELFI: Workshop
mci.conference.locationonline
mci.conference.date14.-17. September 2020
dc.identifier.doi10.18420/delfi2020-ws-112


Dateien zu dieser Ressource

Thumbnail

Zur Kurzanzeige