Inlärning Analytics till sin natur bygger på databehandling som syftar till att extrahera några intressanta aspekter från rådata som kan användas för att få insikter i inlärarnas beteende, utformningen av inlärningsupplevelser, etc. Det finns ett stort utbud av beräkningstekniker som kan användas, alla med intressanta egenskaper, men det är tolkningen av deras resultat som verkligen utgör kärnan i analysprocessen. I detta dokument tittar vi på en specifik datautvinningsmetod, nämligen sekventiell mönsterutvinning, och vi visar ett tillvägagångssätt som utnyttjar tillgängliga länkade öppna data för denna tolkningsuppgift. I själva verket visar vi genom en fallstudie som bygger på data om studenternas inskrivning i kursmoduler hur länkade data kan användas för att ge en mängd ytterligare dimensioner genom vilka resultaten av datautvinningsmetoden kan utforskas, vilket vid tolkningstidpunkten ger ny input i analysprocessen.
I REF presenterades ett tillvägagångssätt med hjälp av ytterligare information från LOD-molnet för att tolka resultaten av en sekventiell gruvprocess med ett exempel på data om studenters inskrivning i kursmoduler.
Interpreting data mining results with linked data for learning analytics: motivation, case study and directions
{'venue': "LAK '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}