Título :	A Beginner's Guide to Learning Analytics
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	K G, Srinivasa, Autor ; Kurni, Muralidhar, Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2021
Número de páginas:	XIII, 326 p. 40 ilustraciones, 38 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-70258-8
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Tecnologia Educacional  Educación Digital y Tecnología Educativa  Computadoras y Educación
Índice Dewey:	371.33
Resumen:	Este libro Una guía para principiantes sobre análisis del aprendizaje está diseñado para satisfacer las necesidades de las tendencias educativas modernas. Está dirigido a lectores que no tienen conocimientos previos sobre análisis de aprendizaje y funciona como un texto introductorio a análisis de aprendizaje para aquellos que desean hacer más con la evaluación en sus organizaciones. El libro es útil para todos aquellos que necesitan evaluar sus estrategias de aprendizaje y enseñanza. Su objetivo es brindar una mayor eficiencia y un compromiso más profundo a los estudiantes individuales, las comunidades de aprendizaje y los educadores. Aquí se tratan los conceptos clave vinculados a la analítica del aprendizaje para investigadores y profesionales interesados ​​en la analítica del aprendizaje. Este libro ayuda a quienes desean aplicar la analítica a los programas de aprendizaje y desarrollo y ayuda a las instituciones educativas a identificar a los estudiantes que requieren apoyo y brindar una experiencia de aprendizaje más personalizada. Los capítulos similares muestran diversos usos de la analítica del aprendizaje para mejorar el desempeño de los estudiantes y profesores. Presenta un marco coherente para la traducción efectiva de la investigación de análisis de aprendizaje para la práctica educativa a su aplicación práctica en diferentes dominios educativos. Este libro proporciona a los educadores e investigadores las herramientas y los marcos para entender y utilizar de manera efectiva los datos y el análisis en su práctica diaria. Este libro será una valiosa adición a las estanterías de los investigadores.
Nota de contenido:	Chapter 1 -- Introduction to Learning Analytics -- 1.1. Introduction to Learning Analytics -- 1.2. Learning analytics: A new and rapidly developing field -- 1.3. Benefits and Challenges of learning analytics -- 1.4. Ethical Concerns with Learning Analytics -- 1.5. Use of Learning analytics -- 1.6. Conclusion -- 1.7. Review Questions -- Chapter 2 Educational Data Mining & Learning Analytics -- 2.1. Introduction -- 2.2. Educational Data Mining (EDM) -- 2.3. Educational Data Mining & Learning analytics -- 2.4. Educational Data Mining & Learning analytics Applications -- 2.5. Conclusion -- 2.6. Review Questions -- Chapter 3.-Preparing for Learning Analytics -- 3.1. Introduction -- 3.2. Role of Psychology in Learning analytics -- 3.3. Architecting the learning analytics environment -- 3.4. Major Barriers for adopting Learning Analytics.-3.5. Case Studies -- 3.6. Conclusion -- 3.7. Review Questions -- Chapter 4. Data requirements for Learning analytics -- 4.1. Introduction -- 4.2. Types of data used for Learning Analytics -- 4.3. Data Models used to represent usage data for Learning analytics -- 4.4. Data Privacy maintenance in Learning analytics -- 4.5. Case Studies -- 4.6. Conclusion -- 4.7. Review Questions -- Chapter 5. Tools for Learning Analytics -- 5.1. Introduction -- 5.2. Popular Learning Analytics Tools -- 5.3. Choosing a Tool -- 5.4. Strategies to Successfully Deploy a Tool -- 5.5. Exploring Learning Analytics Tools -- 5.6. Case Studies -- 5.7. Developing a Learning analytics Tool -- 5.8. Conclusion -- 5.9. Review Questions.-Chapter 6 -- Other Technology Approaches to Learning Analytics -- 6.1. Introduction -- 6.2. Big Data & Learning Analytics -- 6.3. Data Science & Learning Analytics -- 6.4. AI & Learning Analytics -- 6.5. Machine Learning & Learning Analytics -- 6.6. Deep Learning & Learning Analytics -- 6.7. Case Studies -- 6.8. Conclusion -- 6.9. Review Questions -- Chapter 7 -- Learning Analytics in Massive Open Online Courses -- 7.1 Introduction to MOOCs -- 7.2. From MOOCs to Learning analytics -- 7.3. Integrating Learning analytics with MOOCs -- 7.4. Benefits of applying Learning Analytics in MOOCs -- 7.5. Major Concerns of implementing Learning Analytics in MOOCs -- 7.6. Limitation of Applying Learning Analytics in MOOCs -- 7.7. Tools that support Leaning analytics in MOOCs -- 7.8. Case Studies -- 7.9. Conclusion -- 7.10. Review Questions -- Chapter 8 -- The Pedagogical perspective of Learning Analytics -- 8.1. Introduction to Pedagogy -- 8.2. Learning Analytics based Pedagogical Framework -- 8.3. Pedagogical Interventions -- 8.4. Learning Analytics based Pedagogical Models -- 8.5. Case studies -- 8.6. Conclusion -- 8.7. Review Questions -- Chapter 9. Moving Forward -- 9.1. Self-Learning and Learning analytics -- 9.2. Lifelong learning and learning analytics -- 9.3. Present and future trend of learning analytics in the world -- 9.4. Measuring 21st Century Skills using Learning analytics -- 9.5. Moving Forward -- 9.6. Smart Learning analytics -- 9.7. Case Studies -- 9.8. Conclusion -- 9.9. Review Questions.-Chapter 10 -- Case Studies -- 10.1. Recommender systems using learning analytics -- 10.2. Learning Analytics in Higher Education -- 10.3. Other Evidences on the use of Learning Analytics -- Chapter 11. Problems.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

A Beginner's Guide to Learning Analytics [documento electrónico] / K G, Srinivasa, Autor ; Kurni, Muralidhar, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XIII, 326 p. 40 ilustraciones, 38 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-70258-8
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Tecnologia Educacional  Educación Digital y Tecnología Educativa  Computadoras y Educación
Índice Dewey:	371.33
Resumen:	Este libro Una guía para principiantes sobre análisis del aprendizaje está diseñado para satisfacer las necesidades de las tendencias educativas modernas. Está dirigido a lectores que no tienen conocimientos previos sobre análisis de aprendizaje y funciona como un texto introductorio a análisis de aprendizaje para aquellos que desean hacer más con la evaluación en sus organizaciones. El libro es útil para todos aquellos que necesitan evaluar sus estrategias de aprendizaje y enseñanza. Su objetivo es brindar una mayor eficiencia y un compromiso más profundo a los estudiantes individuales, las comunidades de aprendizaje y los educadores. Aquí se tratan los conceptos clave vinculados a la analítica del aprendizaje para investigadores y profesionales interesados ​​en la analítica del aprendizaje. Este libro ayuda a quienes desean aplicar la analítica a los programas de aprendizaje y desarrollo y ayuda a las instituciones educativas a identificar a los estudiantes que requieren apoyo y brindar una experiencia de aprendizaje más personalizada. Los capítulos similares muestran diversos usos de la analítica del aprendizaje para mejorar el desempeño de los estudiantes y profesores. Presenta un marco coherente para la traducción efectiva de la investigación de análisis de aprendizaje para la práctica educativa a su aplicación práctica en diferentes dominios educativos. Este libro proporciona a los educadores e investigadores las herramientas y los marcos para entender y utilizar de manera efectiva los datos y el análisis en su práctica diaria. Este libro será una valiosa adición a las estanterías de los investigadores.
Nota de contenido:	Chapter 1 -- Introduction to Learning Analytics -- 1.1. Introduction to Learning Analytics -- 1.2. Learning analytics: A new and rapidly developing field -- 1.3. Benefits and Challenges of learning analytics -- 1.4. Ethical Concerns with Learning Analytics -- 1.5. Use of Learning analytics -- 1.6. Conclusion -- 1.7. Review Questions -- Chapter 2 Educational Data Mining & Learning Analytics -- 2.1. Introduction -- 2.2. Educational Data Mining (EDM) -- 2.3. Educational Data Mining & Learning analytics -- 2.4. Educational Data Mining & Learning analytics Applications -- 2.5. Conclusion -- 2.6. Review Questions -- Chapter 3.-Preparing for Learning Analytics -- 3.1. Introduction -- 3.2. Role of Psychology in Learning analytics -- 3.3. Architecting the learning analytics environment -- 3.4. Major Barriers for adopting Learning Analytics.-3.5. Case Studies -- 3.6. Conclusion -- 3.7. Review Questions -- Chapter 4. Data requirements for Learning analytics -- 4.1. Introduction -- 4.2. Types of data used for Learning Analytics -- 4.3. Data Models used to represent usage data for Learning analytics -- 4.4. Data Privacy maintenance in Learning analytics -- 4.5. Case Studies -- 4.6. Conclusion -- 4.7. Review Questions -- Chapter 5. Tools for Learning Analytics -- 5.1. Introduction -- 5.2. Popular Learning Analytics Tools -- 5.3. Choosing a Tool -- 5.4. Strategies to Successfully Deploy a Tool -- 5.5. Exploring Learning Analytics Tools -- 5.6. Case Studies -- 5.7. Developing a Learning analytics Tool -- 5.8. Conclusion -- 5.9. Review Questions.-Chapter 6 -- Other Technology Approaches to Learning Analytics -- 6.1. Introduction -- 6.2. Big Data & Learning Analytics -- 6.3. Data Science & Learning Analytics -- 6.4. AI & Learning Analytics -- 6.5. Machine Learning & Learning Analytics -- 6.6. Deep Learning & Learning Analytics -- 6.7. Case Studies -- 6.8. Conclusion -- 6.9. Review Questions -- Chapter 7 -- Learning Analytics in Massive Open Online Courses -- 7.1 Introduction to MOOCs -- 7.2. From MOOCs to Learning analytics -- 7.3. Integrating Learning analytics with MOOCs -- 7.4. Benefits of applying Learning Analytics in MOOCs -- 7.5. Major Concerns of implementing Learning Analytics in MOOCs -- 7.6. Limitation of Applying Learning Analytics in MOOCs -- 7.7. Tools that support Leaning analytics in MOOCs -- 7.8. Case Studies -- 7.9. Conclusion -- 7.10. Review Questions -- Chapter 8 -- The Pedagogical perspective of Learning Analytics -- 8.1. Introduction to Pedagogy -- 8.2. Learning Analytics based Pedagogical Framework -- 8.3. Pedagogical Interventions -- 8.4. Learning Analytics based Pedagogical Models -- 8.5. Case studies -- 8.6. Conclusion -- 8.7. Review Questions -- Chapter 9. Moving Forward -- 9.1. Self-Learning and Learning analytics -- 9.2. Lifelong learning and learning analytics -- 9.3. Present and future trend of learning analytics in the world -- 9.4. Measuring 21st Century Skills using Learning analytics -- 9.5. Moving Forward -- 9.6. Smart Learning analytics -- 9.7. Case Studies -- 9.8. Conclusion -- 9.9. Review Questions.-Chapter 10 -- Case Studies -- 10.1. Recommender systems using learning analytics -- 10.2. Learning Analytics in Higher Education -- 10.3. Other Evidences on the use of Learning Analytics -- Chapter 11. Problems.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
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