| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava
Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Analiza raziskovalnih pristopov v zaključnih delih s pomočjo metod rudarjenja besedil
Avtorji:ID Vidmar, Jan (Avtor)
ID Kljajić Borštnar, Mirjana (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Vidmar_Jan_2022.pdf (2,53 MB)
MD5: 65828793BAD50B60A7C5EEF13499D010
PID: 20.500.12556/dkum/5ac8573e-a222-4503-9471-09f4179d4cdf
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FOV - Fakulteta za organizacijske vede
Opis:Raziskovalna področja se med seboj razlikujejo tudi po uporabi raziskovalnih strategij, kar se prav tako odraža v študijskih programih. Čedalje več je v uporabi tudi mešanih raziskovalnih strategij, kar ne preseneča, saj se tudi področja med seboj vse bolj prepletajo. Zato smo na primeru povzetkov diplomskih nalog s Fakultete za organizacijske vede želeli ugotoviti, ali je mogoče s pomočjo metod rudarjenja besedil ugotoviti raziskovalno strategijo in jo povezati s študijskim programom. Zbrali smo po 100 povzetkov diplomskih del iz treh osnovnih študijskih programov na fakulteti, torej skupno 300 povzetkov diplomskih nalog. Želeli smo tudi ugotoviti, ali je mogoče iz povzetka diplomske naloge prepoznati raziskovalno strategijo in napovedati, iz katerega programa prihaja diplomska naloga. V ta namen smo uporabili raziskovalno strategijo načrtovanja in razvoja, kot osnovno metodo razvojnega cikla pa smo izbrali CRISP-DM. Izdelali smo Python skripto, ki je omogočila ekstrakcijo povzetkov in jih uredila v urejen korpus. S področja rudarjenja besedil smo uporabili tako nenadzorovane kot nadzorovane metode: metode gručenja, besednega oblaka in napovedovanja razreda. Za uporabo metod rudarjenja besedil smo uporabili orodje Orange Data Mining tool. Ugotovili smo, da lahko iz povzetkov z visoko natančnostjo napovemo študijski program, v katerega sodi posamezna diploma. Rezultati kažejo, da je najpogostejša raziskovalna strategija na področju kadrovskih in izobraževalnih sistemov vzorčna raziskava, medtem ko sta na področju informacijskih sistemov to načrtovanje in razvoj.
Ključne besede:raziskovalne strategije, python ekstrakcija besedil, orange rudarjenje besedil, CRISP-DM
Kraj izida:Maribor
Leto izida:2022
PID:20.500.12556/DKUM-81094 Novo okno
COBISS.SI-ID:95963651 Novo okno
Datum objave v DKUM:02.02.2022
Število ogledov:792
Število prenosov:95
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:FOV
:
VIDMAR, Jan, 2022, Analiza raziskovalnih  pristopov v zaključnih  delih s pomočjo metod  rudarjenja besedil [na spletu]. Magistrsko delo. Maribor. [Dostopano 23 april 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=81094
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:04.01.2022

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Analysis of research strategies in bachelor thesis using text mining methods
Opis:Research areas differ from each other in the usage of research strategies and the differences reflect in the study programmes as well. Nowadays, the usage of diverse research strategies is increasing as research areas intertwine. The aim of this master thesis was to use the text mining methods in order to identify research strategies in various bachelor thesis from the Faculty of Organizational Sciences and further connect them with the study programme. There were 100 bachelor thesis abstracts collected from three different study programmes, 300 in total. In order to achieve our aim, we used the research strategy of planning and development. CRISP-DM was chosen as the main method of the developmental cycle. We created a Python script, which enabled the extraction of abstracts and ordering them in a structured corpus. Orange Data Mining tool was used for text mining and the following non-controlled and controlled text mining methods: hierarchical clustering, word cloud and class predictions. Our research shows that the study programme can be predicted from the abstract of the bachelor thesis with a high degree of accuracy. Based on the results, the most common research strategy in the study programme of Organization and Management of Human Resources and Educational Systems is survey, whereas in the study programme of Organization and Management of Information System, the most common strategy is planning and development.
Ključne besede:research strategies, python text extraction, orange text mining, CRISP-DM


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici