Найти книгу: "Data Mining and Learning Analytics"

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.

В книге представлены наиболее актуальные направления в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, оперативный (OLAP) и интеллектуальный анализ данных (Data Mining). Все три направления рассмотрены в достаточном для понимания и дальнейшего использования на практике объеме. Описание методов и алгоритмов анализа данных и иллюстрация их работы на примерах позволит использовать книгу не только как учебное пособие, но и как практическое руководство при разработке программного обеспечения.

Книга является вторым, обновленным и дополненным, изданием учебного пособия «Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining». Излагаются основные направления в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, распределенный, оперативный (OLAP), интеллектуальный (Data Mining), визуальный (Visual Mining) и текстовый (Text Mining) анализ данных. Приведено описание методов и алгоритмов решения основных задач анализа: классификации, кластеризации и др. Описание идеи каждого метода дополняется конкретным примером его применения. Для студентов и специалистов в области анализа данных.

Даже если ваш сайт был создан в профессиональной web-студии и у него получился роскошный дизайн, это совсем не значит, что с момента появления его в сети Интернет это хоть как-то повлияет на продажи товара. Мало создать интерактивный и технически совершенный интернет-ресурс. Важно сделать так, чтобы посетитель «нашел дорожку» на ваш сайт и попал на нужную ему страницу, став потенциальным, а потом и реальным покупателем. Одним из сервисов, позволяющих проверить эффективность работы сайта и рекламной кампании, проводимой в сети Интернет, является Google Analytics.

В работе представлено описание экспертных проектов по оценке качества образования. Рассмотрены типы организаций, осуществляющих такие проекты. Приведены также примеры отечественных и зарубежных экспертных проектов по оценке качества образования, реализуемого с применением e-learning.

Применение Internet-технологий как для частичной поддержки очного учебного процесса (blended learning), так и дистанционного обучения (без очного контакта), базируется на специальном программном обеспечении, вопросам выбора которого посвящена данная статья. Так, наряду с применением готовых фирменных программных продуктов или разработкой вузом собственной единой системы, возможен подход, при котором каждый преподаватель может разработать свою персональную систему управления учебным процессом (теоретически это возможно). Автор статьи является сторонником такого положения, когда при наличии в вузе налаженной технологии образовательного процесса на основе стандартной (покупной) оболочки проводятся научно-методические разработки на базе создания web-сайтов в рамках творческой инициативы преподавателей.