Business Intelligence Concepts for Education Quality Management

• Autorzy: Małgorzata Nycz , Mieczysław L. Owoc , Maciej Pondel

Warianty tytułu

Koncepcja wykorzystania inteligencji biznesowej w obszarze zarządzania jakością kształcenia

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

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)

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)

Słowa kluczowe

EN

Business intelligence; Quality education; Data Mining; Higher education

PL

Wywiad gospodarczy; Jakość kształcenia; Data Mining; Szkolnictwo wyższe

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Informatyka Ekonomiczna
• Rocznik: 2010
• Tom: 16
• Numer: nr 104 Data Mining and Business Intelligence
• Strony: 47--59

Twórcy

autor

Małgorzata Nycz

• Wrocław University of Economics, Poland

autor

Mieczysław L. Owoc

• Wrocław University of Economics, Poland

autor

Maciej Pondel

• Wrocław University of Economics, Poland

Bibliografia

• Business Intelligence - system, technologie czy kultura, Computerworld Gustom Publ., Raport Specjalny: Strategie, luty 2003.
• Bielecki W.T. (2008), Założenia dla systemów e-learning, http://republika.pl/webmarketing/materialy/ eLearning/e-learning_tekst.htm (May, 2008).
• 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.
• Christobal R., Ventura S., Garcia E. (2008), Data mining in course management systems: Moodle case study and tutorial, Computers & Education.
• 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.
• 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).
• Morzy M. (2005), Oracle Data Mining - odkrywanie wiedzy w dużych wolumenach danych, XI Konferencja PLOUG, Kościelisko, październik 2005.
• 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.
• Oracle (2009), www.oracle.com/technology/products/bi/odm/odm_techniques_algorithms.html.
• Peraya D. (2003), Distance Education and the WWW, http://www.puw.pl/elerning.html (January 18, 2003).
• Singh H. (2002), Demystifying e-learning Standards, http://www.puw.pl/elening (November 7, 2002).
• 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.
• 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.
• Wikipedia (2009), http://en.wikipedia.org/wiki/Oracle Data Mining.