This study was conducted with data

This study was conducted with data mining (DM) techniques to analyze various patterns of online learning behaviors, and to make predictions on learning outcomes. Statistical models and machine learning DM techniques were conducted to analyze 17,934 server logs to investigate 98 undergraduate students’ learning behaviors in an online business course in Taiwan. The study scientifically identified students’ behavioral patterns and preferences in the online learning processes, differentiated active and passive learners, and found important parameters for performance prediction. The results also demonstrated how data mining techniques might be utilized to help improve online teaching and learning with suggestions for online instructors, instructional designers and courseware developers.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การศึกษาครั้งนี้ได้ดำเนินการกับข้อมูลการทำเหมืองแร่ (DM) เทคนิคในการวิเคราะห์รูปแบบต่างๆของพฤติกรรมการเรียนรู้ออนไลน์และเพื่อให้การคาดการณ์เกี่ยวกับผลการเรียนรู้ แบบจำลองทางสถิติและการเรียนรู้เทคนิคเครื่อง DM ได้ดำเนินการในการวิเคราะห์ 17,934 เซิร์ฟเวอร์ล็อกเพื่อตรวจสอบพฤติกรรมการเรียนรู้ 98 นักศึกษาระดับปริญญาตรีในหลักสูตรธุรกิจออนไลน์ในไต้หวันการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ที่ระบุรูปแบบพฤติกรรมของนักเรียนและความพึงพอใจในกระบวนการเรียนรู้ออนไลน์ที่แตกต่างของผู้เรียนที่ใช้งานและ passive และพบว่าตัวแปรที่สำคัญในการทำนายผลการปฏิบัติงาน ผลลัพธ์ที่ได้แสดงให้เห็นว่าเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลอาจถูกนำมาใช้เพื่อช่วยในการปรับปรุงการเรียนการสอนออนไลน์และการเรียนรู้ด้วยคำแนะนำสำหรับผู้สอนออนไลน์นักออกแบบการเรียนการสอนและนักพัฒนาบทเรียน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษานี้ได้ดำเนินการ ด้วยข้อมูลเทคนิคการทำเหมือง (DM) เพื่อวิเคราะห์รูปแบบต่าง ๆ ของพฤติกรรมการเรียนรู้ออนไลน์ และต้องการคาดคะเนเกี่ยวกับผลการเรียนรู้ แบบจำลองทางสถิติและเครื่องเรียน DM เทคนิคได้ดำเนินการวิเคราะห์ 17,934 แฟ้มบันทึกการตรวจสอบพฤติกรรมเรียนรู้ 98 เรียนในการธุรกิจออนไลน์ในไต้หวัน รูปแบบพฤติกรรมและลักษณะที่กำหนดในกระบวนการเรียนรู้ออนไลน์ นักศึกษาทางวิทยาศาสตร์ระบุแยกแยะผู้เรียนที่ใช้งานอยู่ และแฝง และพบพารามิเตอร์ที่สำคัญในการพยากรณ์ประสิทธิภาพ ผลลัพธ์ยังสาธิตวิธีอาจใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลเพื่อปรับปรุงการสอน และการเรียนรู้พร้อมคำแนะนำสำหรับผู้สอนออนไลน์ ออนไลน์ ออกแบบการเรียนการสอนและพัฒนา courseware

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การศึกษานี้ได้รับการศึกษาพร้อมด้วยข้อมูล( data mining )(โดมินิกา)เพื่อวิเคราะห์รูปแบบต่างๆของพฤติกรรมการเรียนรู้ทางออนไลน์และทำให้การทำนายในการเรียนรู้ผลลัพธ์ รุ่นทางสถิติและเทคนิค DM การเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์ได้ทำการวิเคราะห์ 17,934 ล็อกออฟเซิร์ฟเวอร์เพื่อตรวจสอบพฤติกรรมการเรียนรู้ของนักเรียน 98 ระดับปริญญาตรีในหลักสูตรธุรกิจออนไลน์ในไต้หวันการศึกษาทางวิทยาศาสตร์พบว่ามีรูปแบบพฤติกรรมของนักเรียนและการตั้งค่าในกระบวนการการเรียนรู้ทางออนไลน์ที่แตกต่างกันและเชิงรับผู้เรียนและพบว่าพารามิเตอร์ที่สำคัญสำหรับการคาดการณ์ ประสิทธิภาพ ผลที่ได้ยังแสดงให้เห็นถึงการพัฒนาเทคนิคการทำเหมืองแร่ข้อมูลอาจจะเป็นประโยชน์ในการช่วยปรับปรุงการเรียนการสอนและการเรียนรู้แบบออนไลน์พร้อมด้วยคำแนะนำสำหรับผู้สอนทางออนไลน์นักออกแบบเลิร์นนิ่งและนักพัฒนาหลักสูตรแบบอินเทอร์.