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 2019–2023 (celkem 3.163)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 2023 JCR2022; JCR2023 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 SIGCSE | 2022 | Code Quality Defects Across Introductory Programming Topics (DOI) | Effenberger, Pelánek | ACM | Proceedings of the 53rd ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 1 | |
| A LAK | 2021 | Validity and Reliability of Student Models for Problem-Solving Activities (DOI) | Effenberger, Pelánek | ACM | Proceedings of the 11th International Conference on Learning Analytics and Knowledge | |
| A AIED | 2021 | Better Model, Worse Predictions: The Dangers in Student Model Comparisons (DOI) | Čechák, Pelánek | Springer | International Conference on Artificial Intelligence in Education | |
| A AIED | 2021 | Interpretable Clustering of Students’ Solutions in Introductory Programming (DOI) | Effenberger, Pelánek | Springer | Artificial Intelligence in Education. AIED 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12748 | |
| 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 | |
| B EDM | 2021 | Experimental Evaluation of Similarity Measures for Educational Items (URL) | Čechák, Pelánek | Neuveden | Proceedings of the 14th International Conference on Educational Data Mining | |
| 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 | |
| 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) |