BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Nycz Małgorzata (Wrocław University of Economics, Poland), Owoc Mieczysław L. (Wrocław University of Economics, Poland), Pondel Maciej (Wrocław University of Economics, Poland)
Title
Business Intelligence Concepts for Education Quality Management
Koncepcja wykorzystania inteligencji biznesowej w obszarze zarządzania jakością kształcenia
Source
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Informatyka Ekonomiczna (16), 2010, nr 104, s. 47-59, tab., rys., bibliogr. 14 poz.
Research Papers of Wrocław University of Economics. Business Informatics
Issue title
Data Mining and Business Intelligence
Keyword
Szkolnictwo wyższe, Wywiad gospodarczy, Jakość kształcenia, Data Mining
Higher education, Business intelligence, Quality education, Data Mining
Note
summ., streszcz.
Abstract
Wśród podstawowych obszarów zastosowań inteligencji biznesowej (IB) brakuje aplikacji w sektorze edukacyjnym. Jednocześnie istnieje realna potrzeba ustawicznego doskonalenia jakości nauczania na współczesnych uniwersytetach. Celem artykułu jest dokonanie analizy użyteczności inteligencji biznesowej wykorzystywanej do poprawy jakości edukacji w szkolnictwie wyższym. Oprócz wskazania wybranych własności IB w kontekście wspomagania decyzji menedżerskich szkolnictwa wyższego został zaprezentowany opracowany w tym celu model hurtowni danych. Ponadto została przedstawiona dyskusja dotycząca technik eksploracji danych w środowisku bazy Oracle i ich stosowalność w omawianym problemie.(abstrakt oryginalny)

On the one hand, there is a lack of applications within the basic areas of business intelligence applications, especially in education sector. On the other, we observe the real need of permanent improvement the education quality in modern universities. The main goal of the paper is to present our concept for improving the education quality in higher education using modern IT. To obtain this we have carried out analysis of the BI usability focused on education quality at the university level. In the context of managerial decision support, we have shown some BI features and then presented the model of data warehouse for this purpose. Next the discussion on exploration techniques in the Oracle environment as well as its adequacy has been presented. Short summary ends the paper.(original abstract)
Accessibility
The Main Library of the Cracow University of Economics
The Library of Warsaw School of Economics
The Library of University of Economics in Katowice
The Main Library of Poznań University of Economics and Business
The Main Library of the Wroclaw University of Economics
Full text
Show
Bibliography
Show
  1. Business Intelligence - system, technologie czy kultura, Computerworld Gustom Publ., Raport Specjalny: Strategie, luty 2003.
  2. Bielecki W.T. (2008), Założenia dla systemów e-learning, http://republika.pl/webmarketing/materialy/ eLearning/e-learning_tekst.htm (May, 2008).
  3. Cheng Y.Ch. (2001), Paradigm Shifts in Quality Improvement in Education: Three Ways for the Future, http://home.ied.edu.hk/~yccheng/doc/speeches/12-l5jun01.pdf.
  4. Christobal R., Ventura S., Garcia E. (2008), Data mining in course management systems: Moodle case study and tutorial, Computers & Education.
  5. Dekker G., Pechenizkiy M., Vleeshouwers J. (2009), Predicting students drop out: A case study, [in:] Proceedings of the Second International Conference on Educational Data Mining (EDM), Cordoba, Spain, 1-3 July, 2009, Eds. T. Barnes et al.
  6. Hayhoe G.F. (2002), Evaluating Distance Learning in Graduated Programs: Ensuring Rigorous, Re-warding Professional Education, http://www.puw.pl/elerning.html (October 25, 2002).
  7. Morzy M. (2005), Oracle Data Mining - odkrywanie wiedzy w dużych wolumenach danych, XI Konferencja PLOUG, Kościelisko, październik 2005.
  8. Nycz M. (2007), Knowledge in distance learning system, [in:] Pozyskiwanie wiedzy i zarządzanie wiedzą, Eds. M. Nycz, M. Owoc, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław.
  9. Oracle (2009), www.oracle.com/technology/products/bi/odm/odm_techniques_algorithms.html.
  10. Peraya D. (2003), Distance Education and the WWW, http://www.puw.pl/elerning.html (January 18, 2003).
  11. Singh H. (2002), Demystifying e-learning Standards, http://www.puw.pl/elening (November 7, 2002).
  12. Van Dyke L. (2008), Data warehouse model for micro-level decision making in higher education, Electronic Journal of e-learning, Vol. 6, No. 3, www.ejel.org.
  13. Vialardi C., Bravo J., Shafti L., Ortigosa A. (2009), Recommendation in higher education using data mining techniques, [in:] Proceedings of the Second International Conference on Educational Data Mining (EDM), Cordoba, Spain, 1-3 My, 2009, Eds. T. Barnes et al.
  14. Wikipedia (2009), http://en.wikipedia.org/wiki/Oracle Data Mining.
Cited by
Show
ISSN
1899-3192
1507-3858
Language
eng
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu