[feed] pefprints@pef.uni-lj.si | [feed] Atom [feed] RSS 1.0 [feed] RSS 2.0 |
English
Logo            
  Logo Prijava | Registracija
 
 

Modeliranje vpliva lastnosti študentov na uspešno reševanje algoritmično usmerjenih problemskih nalog

Sara Ferlin (2016) Modeliranje vpliva lastnosti študentov na uspešno reševanje algoritmično usmerjenih problemskih nalog. Diplomsko delo.

[img]
Predogled
PDF
Download (4Mb)

    Povzetek

    Diplomsko delo je motiviralo stereotipno prepričanje, da so nekateri posamezniki »bolj nadarjeni za programiranje«. Zanima nas, koliko je posamezniku prirojeno in pridobljeno v splošnem ali bolj natančno – ali je sposobnost reševanja problemov oziroma algoritmično usmerjenih problemskih nalog, ki je v literaturi navedena kot veščina, potrebna za uspešno učenje programiranja, prirojena ali pridobljena z učenjem. V ta namen v prve delu teoretičnega dela opišemo in primerjamo različna mnenja stroke. V drugem delu teoretičnega dela diplomske naloge se osredotočimo na rudarjenje podatkov, predvsem na metodo gradnje napovednega drevesa, ki ga kot napovedni model kasneje uporabimo v empiričnem delu. V empiričnem delu opišemo postopek pridobivanja podatkov preko pripravljenega dvodelnega vprašalnika, s katerim smo ocenili uspešnost posameznikov na testu reševanja algoritmično usmerjenih problemskih nalog ter pridobili demografske podatke o anketirancih ter podatke o njihovih lastnostih, ki bi po naši domnevi lahko vplivale na uspešnost posameznika pri reševanju algoritmično usmerjenih nalog. Opišemo tudi modeliranje podatkov s pomočjo metod podatkovnega rudarjenja in strojnega učenja ter povzamemo izsledke, ki nakazujejo, da obstaja povezava med določenimi lastnostmi posameznikov, kot so uspešnost na maturi iz matematike, izbira maturitetnih predmetov, pogostost reševanja logičnih ugank idr., in uspešnostjo na testu reševanja algoritmično usmerjenih problemskih nalog.

    Tip vnosa: Delo ali doktorska disertacija (Diplomsko delo)
    Ključne besede: prirojene in pridobljene sposobnosti, učenje programiranja, podatkovno rudarjenje, odločitvena drevesa, algoritmično razmišljanje
    Število strani: 46
    Jezik vsebine: Slovenščina
    Mentor / Somentorji:
    Mentor / SomentorjiIDFunkcija
    doc. dr. Irena Nančovska ŠerbecMentor
    red. prof. dr. Ljupčo TodorovskiSomentor
    Povezava na COBISS: http://www.cobiss.si/scripts/cobiss?command=search&base=50126&select=(ID=11213129)
    Ustanova: Univerza v Ljubljani
    Fakulteta: Pedagoška fakulteta
    ID vnosa: 3879
    Datum vnosa: 05 Okt 2016 17:02
    Zadnja sprememba: 05 Okt 2016 17:02
    URI: http://pefprints.pef.uni-lj.si/id/eprint/3879

    Akcije (potrebna je prijava)

    Pregled vnosa