Web madenciliği kısaca Web sayfaları ve servislerinden otomatik olarak bilgi çekip bunlardaki kalıpları keşfetmek için veri madenciliği tekniklerinin kullanılması olarak tanımlanabilir. Acaba makina öğrenme (machine learning) ve veri madenciliği (data mining) tekniklerinin özel bir dalı olan web madenciliği yöntemleri ile daha iyi e-öğrenme sistemleri geliştirmek mümkün müdür?

Missouri-Columbia Üniversitesinden James Laffey ve Jiye Ai’nin “Web Mining as a Tool for Understanding Online Learning” başlıklı makalesi bu ve benzeri sorulara olumlu cevaplar vermenin yanısıra güzel ve pratik bir örnek de gösteriyor: Yazıda somut olarak bir Blackboard (webct) e-öğrenme sisteminin web madenciliği ile nasıl daha da faydalı ve verimli hale getirilebileceği anlatılıyor.

Araştırmacılar, makalenin başında web madenciliği tekniklerinin başlıca şu üç noktada ciddi fayda getireceğini belirtmişler: devamı burada…

Benzer Yazılar / Similar Posts:

• Bilgi University eMBA Team @ BbWorld Europe ’08 Manchester
• 2008 Yılında E-Öğrenmeyi Şekillendirecek 9 Trend
• Bir WordPress Eklentisi: Bayesian top title learner – Blog keyfi modelleyici
• CSI: Linguist
• Öğrencilerinizin Daha Çok Bilgiyi Kolayca Hatırlamasını Sağlayın
• NLP, Doğal Dil İşleme, Büyük Metinlerden İlişki, Özet, İndeks, vs. Çıkarma, ZigZag
• Amazon Elastic MapReduce: Hadoop @ Amazon Cloud
• Beyond Search – Computational Intelligence for the Web – Videos
• SentiWordNet: Sentiment Analysis and Opinion Mining with WordNet
• CREST+: E-öğretimde Doğru Forum Soruları Oluşturma Modeli ve Teknikleri