Библиографическое описание:МЕТОД КЛАСТЕРИЗАЦИИ K-СРЕДНИХ ДЛЯ УЧЕБНОЙ АНАЛИТИКИ КУРСА ПО ПРОГРАММИРОВАНИЮ : доклад, тезисы доклада / И. В. Баженова, А. С. Зубцова. - [Б. м. : б. и.], 2023. - Текст : непосредственный // ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ И МЕТОДИКА ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ: ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ : Материалы VII Международной научной конференции / ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ И МЕТОДИКА ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ: ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ (2023 ; 19.09 - 22.09 ; Красноярск). - Красноярск : Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева, 2023. - С. 981-985. - ISBN 978-5-00102-654-9. Перевод заглавия: K-MEANS CLUSTERING METHOD FOR THE PROGRAMMING COURSE LEARNING ANALYTICS
Аннотация:В качестве инструмента учебной аналитики электронного курса по программированию, разработанного с учетом типов восприятия учебной информации и стилей обучения участников курса, применен метод кластеризации k-средних. Кластеризация выявила необходимость корректировки контента курса, предназначенного для некоторых моделей обучающихся.
As a tool for learning analytics of the programming e-course, developed taking into account the perception types of educational information and student's learning styles, the k-means clustering method is used. Clustering revealed the need to adjust the course content designed for some learner models.
