Spolupráce studentů různé úrovně znalostí

Abstract

V bakalářské práci se zabývám vytvářením vyvážených skupin studentů pro účely skupinové výuky na základě jejich výsledků v individuálních lekcích. Práce obsahuje přehled současných řešení pro vytváření skupin studentů společně a zároveň popis různých metod pro shlukování dat. Součástí práce je také analýza dostupných dat, implementace některých metod a jejich porovnání. Zvolil jsem konkrétně metody K-means, DBSCAN, Hopfield network a kombinaci Self-organizing map a aglomerativního hierarchického shlukování. V rámci práce jsem vytvořil knihovnu pro automatickou tvorbu skupin studentů, kterou je možné zabudovat do e-learningových systémů, které mají požadovanou strukturu dat.

In this thesis I deal with the creation of balanced groups of students for collaborative learning based on their results in individual lessons. The thesis also consists of an analysis of available data, implementation of several methods and their comparsion. I have chosen four specific methods: K-means, DBSCAN, Hopfield network and a combination of Self-organizing map and agglomerative hierarchical clustering. One of the results of this thesis is a library for the automatic creation of student groups, which can be embedded into e-learning systems that have the required data structure.