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portada Innovative Learning Analytics for Evaluating Instruction: A big Data Roadmap to Effective Online Learning (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Editorial
Año
2021
Idioma
Inglés
N° páginas
154
Encuadernación
Tapa Dura
ISBN13
9781032000183
N° edición
1
Categorías

Innovative Learning Analytics for Evaluating Instruction: A big Data Roadmap to Effective Online Learning (en Inglés)

Theodore W. Frick; Rodney D. Myers; Cesur Dagli; Andrew F. Barrett (Autor) · Routledge · Tapa Dura

Innovative Learning Analytics for Evaluating Instruction: A big Data Roadmap to Effective Online Learning (en Inglés) - Theodore W. Frick; Rodney D. Myers; Cesur Dagli; Andrew F. Barrett

Libro Nuevo

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Reseña del libro "Innovative Learning Analytics for Evaluating Instruction: A big Data Roadmap to Effective Online Learning (en Inglés)"

Innovative Learning Analytics for Evaluating Instruction covers the application of a forward-thinking research methodology that uses big data to evaluate the effectiveness of online instruction. Analysis of Patterns in Time (APT) is a practical analytic approach that finds meaningful patterns in massive data sets, capturing temporal maps of students’ learning journeys by combining qualitative and quantitative methods. Offering conceptual and research overviews, design principles, historical examples, and more, this book demonstrates how APT can yield strong, easily generalizable empirical evidence through big data; help students succeed in their learning journeys; and document the extraordinary effectiveness of First Principles of Instruction. It is an ideal resource for faculty and professionals in instructional design, learning engineering, online learning, program evaluation, and research methods.

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El libro está escrito en Inglés.
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