Adoption of Data Analytics in Higher Education Learning and Teaching
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Aug 2021, 2021
Serie: Libro 2 di 10 - Advances in Analytics for Learning and Teaching
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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Codice articolo 9783030473945
- Titolo
- Adoption of Data Analytics in Higher Education Learning and Teaching
- Autore
- David Gibson
- Editore
- Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Aug 2021
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030473945
- ISBN 13
- 9783030473945
- Peso dell'articolo
- 709 grammi
- Dimensioni
- 235x155x26 mm
- Serie
- Libro 2 di 10: Advances in Analytics for Learning and Teaching
The book aims to advance global knowledge and practice in applying data science to transform higher education learning and teaching to improve personalization, access and effectiveness of education for all. Currently, higher education institutions and involved stakeholders can derive multiple benefits from educational data mining and learning analytics by using different data analytics strategies to produce summative, real-time, and predictive or prescriptive insights and recommendations. Educational data mining refers to the process of extracting useful information out of a large collection of complex educational datasets while learning analytics emphasizes insights and responses to real-time learning processes based on educational information from digital learning environments, administrative systems, and social platforms.
This volume provides insight into the emerging paradigms, frameworks, methods and processes of managing change to better facilitate organizational transformation toward implementation of educational data mining and learning analytics. It features current research exploring the (a) theoretical foundation and empirical evidence of the adoption of learning analytics, (b) technological infrastructure and staff capabilities required, as well as (c) case studies that describe current practices and experiences in the use of data analytics in higher education."Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
The book aims to advance global knowledge and practice in applying data science to transform higher education learning and teaching to improve personalization, access and effectiveness of education for all. Currently, higher education institutions and involved stakeholders can derive multiple benefits from educational data mining and learning analytics by using different data analytics strategies to produce summative, real-time, and predictive or prescriptive insights and recommendations. Educational data mining refers to the process of extracting useful information out of a large collection of complex educational datasets while learning analytics emphasizes insights and responses to real-time learning processes based on educational information from digital learning environments, administrative systems, and social platforms.
This volume provides insight into the emerging paradigms, frameworks, methods and processes of managing change to better facilitate organizational transformation toward implementation of educational data mining and learning analytics. It features current research exploring the (a) theoretical foundation and empirical evidence of the adoption of learning analytics, (b) technological infrastructure and staff capabilities required, as well as (c) case studies that describe current practices and experiences in the use of data analytics in higher education."Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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USt-IdNr.: DE 235096871
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Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
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