Analysing Users' Interactions with Khan Academy Repositories / Yassine, Sahar  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Analysing Users' Interactions with Khan Academy Repositories Tipo de documento: documento electrónico Autores: Yassine, Sahar, ; Kadry, Seifedine, ; Sicilia, Miguel-Ángel, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVI, 88 p. 26 ilustraciones, 23 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-89166-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Tecnologia Educacional  Inteligencia artificial  Computadoras y Educación  Educación Digital y Tecnología Educativa  Ciencia de los datos Clasificación: 371.334 Resumen: Este libro aborda la necesidad de explorar la interacción de los usuarios con repositorios de aprendizaje en línea y la detección de comunidades emergentes de usuarios. Esto se hace investigando y extrayendo el repositorio de Khan Academy; un repositorio de aprendizaje en línea popular, gratuito y de acceso abierto que aborda una amplia gama de contenidos. Incluye una gran cantidad de diferentes objetos de aprendizaje, como vídeos instructivos, artículos y ejercicios. Los autores realizaron un análisis descriptivo para investigar el repositorio de aprendizaje y sus características principales, como la tasa de crecimiento, la popularidad y la distribución geográfica. Luego, los autores analizaron este gráfico y exploraron la estructura de la red social, estudiaron dos algoritmos de detección de comunidades diferentes para identificar las interacciones de aprendizaje que surgieron en las comunidades de Khan Academy y luego compararon su efectividad. Luego aplicaron diferentes medidas del SCN, incluidas modularidad, densidad, coeficientes de agrupación y diferentes medidas de centralidad para evaluar los patrones de comportamiento de los usuarios y su presencia. Aplicando técnicas de detección de comunidades y análisis de redes sociales, los autores lograron identificar comunidades de aprendizaje en la red de Khan Academy. Se encontró que la distribución del tamaño de esas comunidades sigue la distribución de la ley de potencias, como es el caso de muchas redes del mundo real. A pesar de la popularidad de los repositorios de aprendizaje en línea y su amplio uso, la estructura de las comunidades de aprendizaje emergentes y sus redes sociales siguen en gran medida inexploradas. Este libro podría considerarse una visión inicial que puede ayudar a investigadores y educadores a comprender mejor los repositorios de aprendizaje en línea, el proceso de aprendizaje dentro de esos repositorios y el comportamiento del alumno. Nota de contenido: 1. Introduction to Online Learning Repositories -- 2. Research Objectives -- 3. Literature Review -- 4. Methodology -- 5. Data acquisition -- 6. Assessing Online Learning Repository with Descriptive Statistical Analysis -- 7. Detecting Communities in Online Learning Repository -- 8. SNA Measures and Users' Interactions -- 9. Conclusions -- 10. Future work. Tipo de medio : Computadora Summary : This book addresses the need to explore user interaction with online learning repositories and the detection of emergent communities of users. This is done through investigating and mining the Khan Academy repository; a free, open access, popular online learning repository addressing a wide content scope. It includes large numbers of different learning objects such as instructional videos, articles, and exercises. The authors conducted descriptive analysis to investigate the learning repository and its core features such as growth rate, popularity, and geographical distribution. The authors then analyzed this graph and explored the social network structure, studied two different community detection algorithms to identify the learning interactions communities emerged in Khan Academy then compared between their effectiveness. They then applied different SNA measures including modularity, density, clustering coefficients and different centrality measures to assess the users' behavior patterns and their presence. By applying community detection techniques and social network analysis, the authors managed to identify learning communities in Khan Academy's network. The size distribution of those communities found to follow the power-law distribution which is the case of many real-world networks. Despite the popularity of online learning repositories and their wide use, the structure of the emerged learning communities and their social networks remain largely unexplored. This book could be considered initial insights that may help researchers and educators in better understanding online learning repositories, the learning process inside those repositories, and learner behavior. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Analysing Users' Interactions with Khan Academy Repositories [documento electrónico] / Yassine, Sahar, ; Kadry, Seifedine, ; Sicilia, Miguel-Ángel,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVI, 88 p. 26 ilustraciones, 23 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-89166-4 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Tecnologia Educacional  Inteligencia artificial  Computadoras y Educación  Educación Digital y Tecnología Educativa  Ciencia de los datos Clasificación: 371.334 Resumen: Este libro aborda la necesidad de explorar la interacción de los usuarios con repositorios de aprendizaje en línea y la detección de comunidades emergentes de usuarios. Esto se hace investigando y extrayendo el repositorio de Khan Academy; un repositorio de aprendizaje en línea popular, gratuito y de acceso abierto que aborda una amplia gama de contenidos. Incluye una gran cantidad de diferentes objetos de aprendizaje, como vídeos instructivos, artículos y ejercicios. Los autores realizaron un análisis descriptivo para investigar el repositorio de aprendizaje y sus características principales, como la tasa de crecimiento, la popularidad y la distribución geográfica. Luego, los autores analizaron este gráfico y exploraron la estructura de la red social, estudiaron dos algoritmos de detección de comunidades diferentes para identificar las interacciones de aprendizaje que surgieron en las comunidades de Khan Academy y luego compararon su efectividad. Luego aplicaron diferentes medidas del SCN, incluidas modularidad, densidad, coeficientes de agrupación y diferentes medidas de centralidad para evaluar los patrones de comportamiento de los usuarios y su presencia. Aplicando técnicas de detección de comunidades y análisis de redes sociales, los autores lograron identificar comunidades de aprendizaje en la red de Khan Academy. Se encontró que la distribución del tamaño de esas comunidades sigue la distribución de la ley de potencias, como es el caso de muchas redes del mundo real. A pesar de la popularidad de los repositorios de aprendizaje en línea y su amplio uso, la estructura de las comunidades de aprendizaje emergentes y sus redes sociales siguen en gran medida inexploradas. Este libro podría considerarse una visión inicial que puede ayudar a investigadores y educadores a comprender mejor los repositorios de aprendizaje en línea, el proceso de aprendizaje dentro de esos repositorios y el comportamiento del alumno. Nota de contenido: 1. Introduction to Online Learning Repositories -- 2. Research Objectives -- 3. Literature Review -- 4. Methodology -- 5. Data acquisition -- 6. Assessing Online Learning Repository with Descriptive Statistical Analysis -- 7. Detecting Communities in Online Learning Repository -- 8. SNA Measures and Users' Interactions -- 9. Conclusions -- 10. Future work. Tipo de medio : Computadora Summary : This book addresses the need to explore user interaction with online learning repositories and the detection of emergent communities of users. This is done through investigating and mining the Khan Academy repository; a free, open access, popular online learning repository addressing a wide content scope. It includes large numbers of different learning objects such as instructional videos, articles, and exercises. The authors conducted descriptive analysis to investigate the learning repository and its core features such as growth rate, popularity, and geographical distribution. The authors then analyzed this graph and explored the social network structure, studied two different community detection algorithms to identify the learning interactions communities emerged in Khan Academy then compared between their effectiveness. They then applied different SNA measures including modularity, density, clustering coefficients and different centrality measures to assess the users' behavior patterns and their presence. By applying community detection techniques and social network analysis, the authors managed to identify learning communities in Khan Academy's network. The size distribution of those communities found to follow the power-law distribution which is the case of many real-world networks. Despite the popularity of online learning repositories and their wide use, the structure of the emerged learning communities and their social networks remain largely unexplored. This book could be considered initial insights that may help researchers and educators in better understanding online learning repositories, the learning process inside those repositories, and learner behavior. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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