Oktatás-Informatika-Pedagógia konferencia (OIP 2018) Tanulók tevékenységének nyomon követése e-learning keretrendszerben, avagy automatizált döntés-előkészítés/legitimálás log-adatok alapján Szekció: Digitális tanulási környezetek Pitlik László, Szani Ferenc, Balogh Anikó, Apertus Nonprofit Kft. Oktatás-Informatika-Pedagógia konferencia (OIP 2018) Debrecen, 2018.02.09. 1

Mottó – Ne járj tovább KNUTH-talan utakon! Science is what we understand well enough to explain to a computer. Art is everything else we do. (KNUTH, 1992) Wissenschaft verstehen wir ausreichend, um sie einem Computer beizubringen. Alles andere nennen wir Kunst. Tudás/tudomány az, ami forráskódba átírható – minden más emberi tevékenység művészet! Tudományos az a tudás, amit már olyan mélységben értünk, hogy azt megtaníthatjuk a számítógépnek is. Amíg nem teljesen értünk valamit, addig egy fajta művészet vele foglalkozni. Forrás: http://miau.gau.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth

Az adatvagyon (e-szeminárium) Tartalom (a PPT egyetlen célja a legfontosabb struktúrák és kulcsszavak bemutatása) A döntési helyzet E-elarning rendszerparaméter átállítása Intuitív döntés Utólagos döntés-legitimáció robotizálása Az adatvagyon (e-szeminárium) Válaszok (darabszám, hossz, dátum, nem, kor, munkaidő, csoport, képzés) Megjegyzések (darabszám, hossz, dátum, nem, kor, munkaidő, csoport, képzés) Modellek (konzisztencia-dimenziók) Idősor-elemzések Genetikai potenciál-elemzések Döntési kényszerindex levezetése Potenciáltól való eltérés modellezése Konklúziók

Az adatvagyon (e-szeminárium) Konklúziók A döntési helyzet A döntési helyzet emberi beavatkozás nélkül is kezelhető Az emberi döntés konzisztensen helyesnek tűnik A robot képes a nem-tudom válaszra is! Az adatvagyon (e-szeminárium) Triviálisan gyűjthető log-ok Magas adat-megbízhatóság, -minőség, rendelkezésre állás Modellek (konzisztencia-dimenziók) Idősor-elemzések (karakterisztikák és szabályok) Lineáris vs. Nem lineáris (trend, R2) / Döntés előtt vs. Döntés után Telítődési tünetek a 2500-as határvonal mentén Genetikai potenciál-elemzések (hosszbecslő termelési függvény) Konszolidált potenciál > 3000 Modell-korreláció: 0.99 Döntési kényszerindex levezetése A rel. döntéskényszer a döntés előtt a legnagyobb R2=0.64 Potenciáltól való eltérés modellezése A döntés előtti rendszerműködés instabilabb R2=0.89

a megtisztelő figyelmet! Köszönjük a megtisztelő figyelmet! (a prezentáció matematikai üzenetei csak a teljes tanulmány - 35 oldalnyi - szövege és különösen gazdag képanyaga (30 ábra) alapján értelmezhetők megfelelő részletességgel…) Részletek: kivonat: http://miau.gau.hu/miau/233/apertus_debrecen_vir.docx tanulmány: http://miau.gau.hu/miau/233/2500_3000.pdf Email: pitlik.laszlo@apertus.uni-nke.hu