....................................... Sammanfattning-Detta dokument introducerar en utvärderingsmetoder för e-lärarna beteende som kommer att vara en feedback till beslutsfattarna i e-lärande system. Lärarnas profil spelar en avgörande roll i utvärderingsprocessen för att förbättra e-lärandeprocessens prestanda. Arbetet fokuserar på att samla e-lärarna utifrån deras beteende i specifika kategorier som representerar elevens profiler. Lärarnas klasser kallade vanliga, arbetare, tillfälliga, dåliga och frånvarande. Arbetet kan ge svar på frågan om hur man kan återföra dåliga elever till att vara vanliga elever. Arbetet presenterade användningen av olika fuzzy klusterteknik som fuzzy c-means och kerneliserade fuzzy c-means för att hitta elevernas kategorier och förutsäga deras profiler. I tidningen presenteras huvudfaserna som databeskrivning, förberedelse, urval av funktioner och experimentdesign med hjälp av olika fuzzy klustermodeller. Analys av de erhållna resultaten och jämförelse med det verkliga beteendet hos dessa elever visade att det finns en matchning med procentandelen 78%. Fuzzy klusterering speglar elevernas beteende mer än skarpa kluster. Jämförelsen mellan FCM och KFCM visade att KFCM är mycket bättre än FCM när det gäller att förutsäga elevernas beteende.
Hogo REF har presenterat användningen av olika fuzzy clustering tekniker såsom Fuzzy C-Means (FCM) och kärnan FCM för att hitta elevens kategorier och förutsäga deras profiler.
Evaluation of E-Learners Behaviour using Different Fuzzy Clustering Models: A Comparative Study
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}