Группа авторов — Data Mining and Learning Analytics, краткое содержание
Addresses the impacts of data mining on education and reviews applications in educational research teaching, and learning This book discusses the insights, challenges, issues, expectations, and practical implementation of data mining (DM) within educational mandates. Initial series of chapters offer a general overview of DM, Learning Analytics (LA), and data collection models in the context of educational research, while also defining and discussing data mining’s four guiding principles— prediction, clustering, rule association, and outlier detection. The next series of chapters showcase the pedagogical applications of Educational Data Mining (EDM) and feature case studies drawn from Business, Humanities, Health Sciences, Linguistics, and Physical Sciences education that serve to highlight the successes and some of the limitations of data mining research applications in educational settings. The remaining chapters focus exclusively on EDM’s emerging role in helping to advance educational research—from identifying at-risk students and closing socioeconomic gaps in achievement to aiding in teacher evaluation and facilitating peer conferencing. This book features contributions from international experts in a variety of fields. Includes case studies where data mining techniques have been effectively applied to advance teaching and learning Addresses applications of data mining in educational research, including: social networking and education; policy and legislation in the classroom; and identification of at-risk students Explores Massive Open Online Courses (MOOCs) to study the effectiveness of online networks in promoting learning and understanding the communication patterns among users and students Features supplementary resources including a primer on foundational aspects of educational mining and learning analytics Data Mining and Learning Analytics: Applications in Educational Research is written for both scientists in EDM and educators interested in using and integrating DM and LA to improve education and advance educational research.
Чтобы оставить свою оценку, войдите или зарегистрируйтесь
📖 О книге «Data Mining and Learning Analytics»
Группа авторов написал произведение «Data Mining and Learning Analytics» , входящее в раздел «Базы данных» на Книгизм. Полный текст доступен для онлайн-чтения и скачивания в fb2 без регистрации.
🏷️ Жанры книги
Произведение «Data Mining and Learning Analytics» относится к следующим жанровым направлениям каталога Книгизм:
👥 Похожие авторы в жанре
Если вам понравилась эта книга, обратите внимание на других популярных авторов в жанре «Базы данных»:
❓ Часто задаваемые вопросы
Можно ли скачать книгу «Data Mining and Learning Analytics» бесплатно?
Да, книга доступна для скачивания в формате fb2 без регистрации и без оплаты на сайте Книгизм. Файл сохраняет структуру глав, иллюстрации и метаданные — подходит для FBReader, Cool Reader, AlReader и других читалок на смартфоне или электронной книге.
Можно ли читать книгу «Data Mining and Learning Analytics» онлайн без скачивания?
Да, полная версия произведения автора Группа авторов доступна для онлайн-чтения прямо в браузере. Откройте страницу книги, нажмите кнопку «Читать» — текст загрузится с пагинацией, настройкой шрифта, темой оформления и закладкой текущей позиции.
К какому жанру относится «Data Mining and Learning Analytics»?
Книга относится к жанру «Базы данных».
📲 Как читать книгу на Книгизм
Книга «Data Mining and Learning Analytics» автора Группа авторов доступна на Книгизм бесплатно. Вы можете скачать файл fb2 для дальнейшего чтения в любой читалке (FBReader, Cool Reader, AlReader и других) на смартфоне, планшете или электронной книге. Формат fb2 сохраняет структуру глав, иллюстрации, оглавление и метаданные. Альтернатива — онлайн-чтение полной версии в браузере сразу без скачивания и без регистрации.