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Vermitteln von Komplexen Algorithmen mittels E-Learning am Beispiel von Data Mining-Algorithmen

Autor: K. Hemetsberger
Masterarbeit: MT0501 (Februar, 2005)
Betreut von: o. Univ.-Prof. Dr. Michael Schrefl
Angeleitet von: Dipl.-Wirtsch.-Inf. Mathias Goller
Ausgeführt an: Universität Linz, Institut für Wirtschaftsinformatik - Data & Knowledge Engineering


Kurzfassung (Englisch):

Due to the steadily increasing range of data mining application, efficient ways of teaching data mining become important. Since eLearning can provide a number of presentation forms for illustrating and teaching complex knowledge it has an important role for data mining, especially for teaching complex algorithms.

The given thesis describes and analyses the different presentation forms with regard to their suitability for teaching algorithms. Furthermore, it discusses the didactic decisions in the process of designing multimedia learning programs. The thesis ends with an eLearning course "Association Rule Analysis" that has been implemented to demonstrate the concepts that are discussed in this thesis.

Kurzfassung (Deutsch):

Aufgrund der ständig zunehmenden Anwendungsgebiete für Data Mining wird in Zukunft häufiger Wissen über Data Mining benötigt. Da eLearning zur Darstellung und zur Vermittlung von komplexem Wissen eine Reihe unterschiedlicher Präsentationsformen zur Verfügung stellen kann, findet es auch auf dem Gebiet des Data Mining – im Speziellen für die Vermittlung von komplexen Algorithmen – seine Anwendung.

Die vorliegende Arbeit beschreibt und analysiert die unterschiedlichen Onlinepräsentationsformen in Hinblick auf ihre Eignung zur Vermittlung von Algorithmen. Weiters werden didaktische Entscheidungen bei der Konzeption multimedialer Lernprogramme diskutiert. Die theoretischen Konzepte wurden in einem eLearning-Kurs „Assoziationsregelanalyse“ umgesetzt.