Podklady pro hodnocení kateder na základě článků v impaktovaných časopisech ohodnocených podle pozice časopisu v oborovém žebříčku dle JCR a konferenčních příspěvků ohodnocených dle interních pravidel. Jde o výsledky vykázané za FI nebo s deklarovaným podílem FI (konkrétní výše podílu není nijak zohledněna).
Hodnoty výsledků dělím rovným dílem mezi domácí autory s vazbou k jedné z kateder. Základem pro rozřazení autorů ke katedrám je seznam zaměstnanců kateder. Doktorandi jsou řazeni na katedru svého školitele, ze zbylých domácích autorů jsou ti, kteří mají spoluautory pouze z jedné katedry, zařazeni na tuto katedru, z ostatních jsou ti s významnějším přínosem zařazeni ručně (např. magisterští studenti dle vedoucího DP), podíl těch s marginálním přínosem je rozdělen mezi jejich spoluautory.
doc. Mgr. Radek Pelánek, Ph.D. (IS), katedra: KSUZD, zdroj vazby: seznam
Články v impaktovaných časopisech dle IS MU 2016–2020 (celkem 5.51)Hodnota se počítá jako (Nmax - N + 1) / N, kde Nmax je počet časopisů v kategorii a N pořadí časopisu dle IF. Při zařazení časopisu do více kategorií nebo shodě IF se bere průměr. Najetím myší na hodnotu se zobrazí pořadí v oborových žebříčcích daného ročníku JCR (pro 2020 JCR2019; JCR2020 ještě nevyšlo), odkaz vede na stránku časopisu v JCR (oborové žebříčky tam jsou pod odkazem Rank), funguje ale jen z IP adres MU a je potřeba kliknout alespoň dvakrát, první přístup pouze inicializuje session.
| rank | rok | title | započítaní | ostatní | nakladatel | sborník |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A AIED | 2020 | Impact of Methodological Choices on the Evaluation of Student Models (DOI) | Effenberger, Pelánek | Springer | Artificial Intelligence in Education. AIED 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12163. | |
| A AIED | 2019 | Item Ordering Biases in Educational Data (DOI) | Čechák, Pelánek | Springer | International Conference on Artificial Intelligence in Education | |
| A AIED | 2018 | Conceptual Issues in Mastery Criteria: Differentiating Uncertainty and Degrees of Knowledge (DOI) | Pelánek | Springer | Artificial Intelligence in Education | |
| A ITS | 2016 | Impact of Question Difficulty on Engagement and Learning (DOI) | Papoušek, Stanislav, Pelánek | Springer International Publishing | Intelligent Tutoring Systems: 13th International Conference | |
| B LAK | 2020 | Exploration of the Robustness and Generalizability of the Additive Factors Model (DOI) | Effenberger, Pelánek, Čechák | ACM | Proceedings of the 10th International Conference on Learning Analytics and Knowledge | |
| B LAK | 2020 | Learning analytics challenges: trade-offs, methodology, scalability (DOI) | Pelánek | ACM | Proceedings of the Tenth International Conference on Learning Analytics & Knowledge | |
| B EDM | 2017 | Measuring Similarity of Educational Items Using Data on Learners’ Performance | Řihák, Pelánek | International Educational Data Mining Society | Proceedings of the 10th International Conference on Educational Data Mining | |
| B UMAP | 2017 | Experimental Analysis of Mastery Learning Criteria (DOI) | Pelánek, Řihák | ACM | Proceedings of the 25th Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization | |
| B LAK | 2016 | Evaluation of an Adaptive Practice System for Learning Geography Facts (DOI) | Papoušek, Stanislav, Pelánek | ACM | Proceedings of the Sixth International Conference on Learning Analytics & Knowledge | |
| B LAK | 2016 | Impact of Data Collection on Interpretation and Evaluation of Student Models (DOI) | Pelánek, Řihák, Papoušek | ACM | Proceedings of the Sixth International Conference on Learning Analytics & Knowledge | |
| B EDM | 2016 | Properties and Applications of Wrong Answers in Online Educational Systems | Pelánek, Řihák | International Educational Data Mining Society | Proceedings of the 9th International Conference on Educational Data Mining | |
| C L@S | 2019 | Measuring Difficulty of Introductory Programming Tasks (DOI) | Effenberger, Čechák, Pelánek | ACM | Proceedings of the Sixth (2019) ACM Conference on Learning @ Scale (L@S '19) | |
| C L@S | 2019 | Measuring Students’ Performance on Programming Tasks (DOI) | Effenberger, Pelánek | ACM | Proceedings of the Sixth (2019) ACM Conference on Learning @ Scale (L@S '19) | |
| C L@S | 2018 | Exploring the Utility of Response Times and Wrong Answers for Adaptive Learning (DOI) | Pelánek | ACM | Learning @ Scale | |
| C L@S | 2018 | Measuring Item Similarity in Introductory Programming (DOI) | Pelánek, Effenberger, Vaněk, Sassmann, Gmiterko | ACM | Proceedings of the Fifth Annual ACM Conference on Learning at Scale | |
| C L@S | 2018 | Towards making block-based programming activities adaptive (DOI) | Effenberger, Pelánek | ACM | Learning @ Scale | |
| C UMAP | 2017 | Evaluation of Learners' Adjustment of Question Difficulty in Adaptive Practice of Facts (DOI) | Papoušek, Pelánek | ACM | Proceedings of the 25th Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization | |
| C UMAP | 2017 | Should We Give Learners Control Over Item Difficulty? (DOI) | Papoušek, Pelánek | ACM | Personalization Approaches in Learning Environments, Adjunct Publication of the 25th Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization | |
| C UMAP | 2017 | Measuring predictive performance of user models: The details matter (DOI) | Pelánek | ACM | Adjunct Publication of the 25th Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization | |
| C ITS | 2016 | What is More Important for Student Modeling: Domain Structure or Response Times? (DOI) | Řihák, Pelánek | Springer International Publishing | Intelligent Tutoring Systems : 13th International Conference, ITS 2016, Zagreb, Croatia, June 7-10, 2016. Proceedings |