Theory Informing and Arising from Learning Analytics
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2024
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Theory Informing and Arising from Learning Analytics delves into the dynamic intersection of learning theory and educational data analysis within the field of Learning Analytics (LA). This groundbreaking book illuminates how theoretical insights can revolutionize data interpretation, reshape research methodologies, and expand the horizons of human learning and educational theory. Organized into three distinct sections, it offers a comprehensive introduction to the role of theory in LA, features contributions from leading scholars who apply diverse theoretical frameworks to their research, and explores cutting-edge topics where new theories are emerging. A standout feature is the inclusion of three 'in conversation' chapters, where expert panels dive into the topics of ethics, self-regulated learning, and qualitative computation, enriched by accompanying podcasts that provide fresh, thought-provoking perspectives. This book is an invaluable resource for researchers, sparking debates on the evolving role of theory in LA and challenging conventional epistemological views. Published by Springer, it is an essential read for both aspiring and seasoned scholars eager to engage with the forefront of LA research.…
Codice articolo 9783031605703
- Titolo
- Theory Informing and Arising from Learning Analytics
- Autore
- Kathryn Bartimote
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031605705
- ISBN 13
- 9783031605703
- Peso dell'articolo
- 516 grammi
- Dimensioni
- 241x160x19 mm
The purpose of this book is to offer new vision on the role of theory in empirical research within the field of learning analytics. It serves as a reference book for new and established researchers seeking to engage in the green fields space of learning analytics. It also generates debate amongst long-standing members of the field in regards to epistemological positioning, and in particular challenges proponents of the pragmatic position that method should have primacy in research. An undercurrent running throughout the book is the assertion that with theory use comes the ability to explain what is observed in our empirical work, and in particular the patterns and counter-patterns seen in much learning analytics work.
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Informazioni sull’autore
Kathryn Bartimote is Senior Lecturer in the School of Education and Social Work at The University of Sydney. Kath is Research Committee Chair for the Centre for Educational Measurement and Assessment (CEMA), and chair/deputy chair for two of the University’s human research ethics committees. She is a member of the Executive of the Society for Learning Analytics Research (SoLAR). Kath’s research focuses on the topics of motivation and choice, epistemic beliefs, student success, and theory in learning analytics.
Sarah Howard is Associate Professor in the School of Education at the University of Wollongong where is the Head of Research. Sarah is also Group Lead for the Smarter Schools and Digital Technologies group within the SMART Infrastructure Facility at the University. Her research focuses on the use of new technologies and data science to explore classroom practice and teacher change related to technological innovation and integration. Specifically, in her work, Sarah looks at cultural and individual factors of teachers’ digital technology use, change process and learning design related to subject areas, school culture and underlying principles of teaching and learning.
Dragan Gaševic is Distinguished Professor of Learning Analytics in the Faculty of Information Technology and Director of the Centre for Learning Analytics at Monash University. He is a founder of the Society for Learning Analytics Research (SoLAR), and served as the President 2015-2017. His research interests in learning analytics centre around the development of computational and design methods that can advance understanding of self-regulated and collaborative learning
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