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應用巨量資料於改善MOOCs學習分析之實證研究:以大學微積分為例(1/3)
Yang, Stephen J.H.
(PI)
資訊工程學系
概覽
指紋
研究成果
(2)
專案詳細資料
狀態
已完成
有效的開始/結束日期
1/08/17
→
31/07/18
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指紋
探索此專案觸及的研究主題。這些標籤是根據基礎獎勵/補助款而產生。共同形成了獨特的指紋。
Student Academic Performance
Keyphrases
100%
Learning Analytics
Keyphrases
87%
Principal Components
Computer Science
66%
Multiple Linear Regression
Keyphrases
50%
Principal Coordinate Analysis (PCoA)
Keyphrases
50%
Early Prediction
Keyphrases
50%
Academic Performance
Keyphrases
50%
Blended Learning
Keyphrases
50%
研究成果
每年研究成果
2018
2018
2018
2
期刊論文
每年研究成果
每年研究成果
Applying learning analytics for the early prediction of students' academic performance in blended learning
Lu, O. H. T., Huang, A. Y. Q., Huang, J. C. H., Lin, A. J. Q., Ogata, H. &
Yang, S. J. H.
,
2018
,
於:
Educational Technology and Society.
21
,
2
,
p. 220-232
13 p.
研究成果
:
雜誌貢獻
›
期刊論文
›
同行評審
Learning Analytics
100%
Student Academic Performance
100%
Blended Learning
100%
Early Prediction
100%
Academic Performance
100%
215
引文 斯高帕斯(Scopus)
Predicting students’ academic performance using multiple linear regression and principal component analysis
Yang, S. J. H.
, Lu, O. H. T., Huang, A. Y. Q., Huang, J. C. H., Ogata, H. & Lin, A. J. Q.,
1月 2018
,
於:
Journal of Information Processing.
26
,
p. 170-176
7 p.
研究成果
:
雜誌貢獻
›
期刊論文
›
同行評審
開啟存取
Principal Coordinate Analysis (PCoA)
100%
Student Academic Performance
100%
Multiple Linear Regression
100%
Principal Components
100%
Component Analysis
100%
69
引文 斯高帕斯(Scopus)