Show simple item record

dc.contributor.advisorKärkkäinen, Tommi
dc.contributor.advisorSaarela, Mirka
dc.contributor.authorKoskela, Anu
dc.date.accessioned2016-12-13T05:47:38Z
dc.date.available2016-12-13T05:47:38Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.otheroai:jykdok.linneanet.fi:1644423
dc.identifier.urihttps://jyx.jyu.fi/handle/123456789/52277
dc.description.abstractSuomi on aina saanut hyviä tuloksia PISA-tutkimuksissa, mutta vuonna 2012 tulokset huononivat merkittävästi. Vuosien 2003 ja 2012 aineistoihin sovellettiin muokattua tiedonlouhinta-algoritmia nimeltään k-means++. Tuloksena saatiin kummallekin aineistolle viisi klusteria, joita vertailtiin keskenään. Huonommin pärjänneet klusterit olivat pysyneet samankaltaisina, mutta paremmin pärjänneiden klusteri oli jakautunut. Lisäksi keskiverrosti pärjänneiden klusteri oli kasvanut huomattavasti. Kaikkien klustereiden tulokset matematiikassa olivat laskeneet vuodesta 2003.fi
dc.description.abstractFinland has always gotten good scores in PISA studies, but in 2012 the results dropped significantly. A modified version of a data mining algorithm called k-means++ was applied to 2003 and 2012 Finnish PISA data. As a result five clusters were created for both data sets and the results were compared. The clusters with lower results had remained similar but the cluster with higher scores had been divided. Additionally the medium cluster had grown significantly. The results in mathematics had dropped in all clusters since 2003.en
dc.format.extent1 verkkoaineisto (42 sivua)
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoeng
dc.rightsJulkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.fi
dc.rightsThis publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.en
dc.subject.othertiedonlouhinta
dc.subject.otherk-means++
dc.subject.otherklusterointi
dc.subject.otherPISA
dc.titleExploring the differences of Finnish students in PISA 2003 and 2012 using educational data mining
dc.identifier.urnURN:NBN:fi:jyu-201612135053
dc.type.ontasotPro gradu -tutkielmafi
dc.type.ontasotMaster’s thesisen
dc.contributor.tiedekuntaInformaatioteknologian tiedekuntafi
dc.contributor.tiedekuntaFaculty of Information Technologyen
dc.contributor.laitosTietotekniikan laitosfi
dc.contributor.laitosDepartment of Mathematical Information Technologyen
dc.contributor.yliopistoUniversity of Jyväskyläen
dc.contributor.yliopistoJyväskylän yliopistofi
dc.contributor.oppiaineTietotekniikkafi
dc.contributor.oppiaineMathematical Information Technologyen
dc.date.updated2016-12-13T05:47:39Z
dc.rights.accesslevelopenAccessfi
dc.type.publicationmasterThesis
dc.contributor.oppiainekoodi602
dc.subject.ysotiedonlouhinta
dc.subject.ysoklusterianalyysi
dc.subject.ysoPISA-tutkimus
dc.format.contentfulltext
dc.type.okmG2


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record