Lecture : « Modélisation et prédiction des capacités en réflexion scientifique des étudiants universitaires à l’aide d’un outil d’exploration de données »

Avec le texte « Modeling and Predicting Scientific Thinking Skills of University Students Using a Data Mining Tool » , Orhun Alp Oral (Microsoft Canada Excellence Center Vancouver, Canada),  Ö. Özgür Tanriöver et Mohamad Soubra (Computer Engineering Department, Ankara University, Ankara, Turquie) mènent une étude afin de modéliser et de prédire les capacités de réflexion scientifique des étudiants universitaires, un test de réflexion scientifique, avec test psychologique et enquête informationnelle démographique a été administré aux étudiants. Les résultats obtenus à partir du test et de l’enquête ont été analysés pour effectuer des analyses de modèles.

Un prétraitement des données a permis d’identifier les valeurs aberrantes, et les données non valides ont été éliminées.

Les méthodes du clustering, de l’analyse en composantes principales, de la régression et des modèles d’arbres de décision ont été utilisées au stade de l’analyse. Comme outils d’analyse de données, la trousse d’outils KNIME et le flux de connaissances WEKA ont été utilisés pour une analyse plus poussée, et une génération de modèles.

Les conclusions de l’étude identifient les influences directes des facteurs socio-économiques sur le niveau de la pensée critique.

L’étude présentée démontre les effets de facteurs tels que les attitudes, le niveau socioéconomique et l’éducation des parents sur la réflexion scientifique, et aussi sur la satisfaction académique et le soutien académique.

Elle démontre également que la perception qu’ont les étudiants du soutien académique et des attentes de l’école dépend de leur origine culturelle et du niveau socioéconomique de la famille.

Cet article est particulièrement intéressant pour ses résultats, mais aussi pour son exposition méthodologique, notamment pour la phase de prétraitement des données.

« ORAL, Orhun Alp, TANRIÖVER, Ö. Özgür, et SOUBRA, Mohamad. Modeling and Predicting Scientific Thinking Skills of University Students Using a Data Mining Tool. International Journal of InformaticsTechnologies, 2017, vol. 10, no 1. » est accessible en ligne ici : http://dergipark.gov.tr/download/article-file/273142

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