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Traitement du Signal

0765-0019
Signal, Image, Parole
 

 ARTICLE VOL 34/1-2 - 2017  - pp.21-32  - doi:10.3166/ts.34.21-32
TITRE
Un nouvel algorithme d’instruction étudiant-enseignant pour la rétroaction en ligne en utilisant le traitement statistique du signal

TITLE
A new student-teacher mentoring algorithm for online feedback using statistical signal processing

RÉSUMÉ

Le but de ce travail est de développer un algorithme en ligne de mentorat étudiant-enseignant utilisant un traitement de signal basé sur des données statistiques. Dans cette approche, il est supposé que les données des enseignants et les présences des étudiants sont disponibles sur le portail en ligne. Les étudiants donneront des notes de mentorat aux enseignants en fonction de leurs choix. Cette information statistique est transférée au signal de temps discret par une opération de mise à l'échelle et de décalage. La performance de l’algorithme est établie en déterminant la valeur moyenne du retour d’information, l’écart type, le rapport signal sur bruit (SNR), la variance du coefficient et l’erreur type. Un algorithme de traitement statistique du signal est utilisé pour calculer l’ensemble du système de mentorat et une erreur dans l’algorithme est calculée sur la base du RSB. Ici, 30 étudiants sont regroupés de manière égale sur 5 enseignants pour un tutorat et en utilisant l'algorithme proposé, l'erreur typique varie d'environ 11% à 12,5%. Les résultats de cette enquête seront utiles pour le système de mentorat en ligne des étudiants dans les organisations éducatives afin d'améliorer la qualité de l'éducation.



ABSTRACT

The purpose of this work is to develop an online student-teacher mentoring algorithm using statistical data based signal processing. In this approach, it is assumed that teachers’ data and attendances of the students are available in the online portal. Students will give mentoring feedback marks for the teachers according to their choices. This statistical information is transferred to discrete time signal by scaling and shifting operation. Performance of the algorithm is established by determining average mentoring feedback value, standard deviation, signal-to-noise ratio (SNR), coefficient variance and typical error. Statistical signal processing algorithm is used to compute the whole mentoring system and error in algorithm is calculated based on SNR. Here, 30 students are grouped under 5 teachers equally for mentoring and using the proposed algorithm achieved typical error varies from about 11% to 12.5%. The findings of this investigation will be useful for online student- mentoring system in educational organizations for the enhancement of quality of education.



AUTEUR(S)
Ghanashyam ROUT, Jibendu Sekhar ROY

MOTS-CLÉS
commentaires en ligne, mentorat élève-enseignant, algorithme de mentorat, traitement statistique du signal.

KEYWORDS
online feedback, student-teacher mentoring, mentoring algorithm, statistical signal processing.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

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