Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://dx.doi.org/10.25673/120152
Titel: Predicting student achievement through peer network analysis for timely personalization via generative AI
Autor(en): Pesovski, Ivica
Jolakoski, Petar
Trajkovik, Vladimir
Kubincova, Zusana
Herzog, Michael A.
Erscheinungsdatum: 2025-05-30
Art: Artikel
Sprache: Englisch
Herausgeber: Elsevier, Amsterdam
Schlagwörter: Personalized learning
Peer nomination
Student network centrality
AI for learning
Zusammenfassung: Peer influence is a significant determinant in shaping students' academic performance, yet it is often overlooked in traditional educational strategies. The ability to analyze peer influence and collaboration is an important piece in personalizing student educational experiences.
URI: https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/122111
http://dx.doi.org/10.25673/120152
Open-Access: Open-Access-Publikation
Nutzungslizenz: (CC BY-NC-ND 4.0) Creative Commons Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International(CC BY-NC-ND 4.0) Creative Commons Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International
Sponsor/Geldgeber: DEAL Elsevier
Enthalten in den Sammlungen:Fachbereich Wirtschaft

Dateien zu dieser Ressource:
Datei Beschreibung GrößeFormat 
1-s2.0-S2666920X25000700-main.pdfZweitveröffentlichung1.9 MBAdobe PDFMiniaturbild
Öffnen/Anzeigen