• Arhiiv
    • Eesti füüsikapäevad ja füüsikaõpetajate päevad
      • 2017.a. füüsikapäevad
      • 2016.a. füüsikapäevad
      • 2015. a. füüsikapäevad
      • 2003.a. füüsikaõpetajate päev
    • EFS Täppisteaduste Suve- ja Sügiskoolid
      • 2017.a. sügiskool
      • 2016.a. sügiskool
      • 2015.a. sügiskool
      • 2014.a. sügiskool
      • 2013.a. suvekool
      • 2013.a. sügiskool
      • 2012.a. suvekool
      • 2012.a. sügiskool
      • 2011. a. suvekool
      • 2010. a. suvekool
      • 2010.a. sügiskool
      • 2009.a. sügiskool
      • 2008.a. suvekool
      • 2008.a. sügiskool
      • 2007. a. suvekool
      • 2007.a. sügiskool
      • 2006.a. suvekool
      • 2005.a. suvekool
      • 2005.a. sügiskool
      • 2004.a. suvekool
      • 2004.a. sügiskool
    • Füüsika õpetajate sügisseminarid Voorel
      • Voore 2017
      • Voore 2015
      • Voore 2011
      • Voore 2009
    • EFS aastaraamatud
    • Teaduslaagrid
    • Akadeemiline füüsikaolümpiaad
    • Tähe perepäevad TÄPE

FYYSIKA.EE

Elu, loodus, teadus ja tehnoloogia

  • Eestist endast
    • Arvamus
    • Teated
    • Persoon
    • Eesti füüsikaolümpiaadid
  • Teadusuudised
    • Eesti teadusuudised
      • Tartu Ülikool
      • KBFI
      • Tallinna Tehnikaülikool
      • Tõravere Observatoorium
    • FYYSIKA.EE hoiab silma peal – Teemad
    • Referaadinurgake
    • Päevapilt
  • Eesti Füüsika Selts
    • Teadusbuss
    • Füüsika, keemia ja bioloogia õpikojad
    • Füüsika e-õpikud
    • Eesti Füüsika Seltsi põhikiri
  • Füüsikaõpetajate osakond
    • Füüsikaõpetajate võrgustik
  • Füüsikaüliõpilaste Selts
  • Kontakt

Using Learning Analytics for Preserving Academic Integrity

16.08.2017 by Kaido Reivelt

This paper presents the results of integrating learning analytics into the assessment process to enhance academic integrity in the e-learning environment. The goal of this research is to evaluate the computational-based approach to academic integrity. The machine-learning based framework learns students’ patterns of language use from data, providing an accessible and non-invasive validation of student identities and student-produced content. To assess the performance of the proposed approach, we conducted a series of experiments using written assignments of graduate students. The proposed method yielded a mean accuracy of 93%, exceeding the baseline of human performance that yielded a mean accuracy rate of 12%. The results suggest a promising potential for developing automated tools that promote accountability and simplify the provision of academic integrity in the e-learning environment.

Filed Under: RSS Füüsikaharidus

Copyright © 2025 · Eesti Füüsika Selts · Log in