Data mining and learning analytics applications in educational research /

Colaborador(es): ElAtia, Samira, 1973- [edit.] | Ipperciel, Donald, 1967- [edit.] | Zaïne, Osmar R, 1965- [edit.]Tipo de material: TextoTextoSeries Wiley series on methods and applications in data miningEditor: Hoboken ( New Jersey) : John Wiley, [2016]Descripción: il., graf.; 23 cmISBN: 9781118998236Tema(s): MINERÍA DE DATOS | R (LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN PARA COMPUTADORAS) | EDUCACIÓN -- MÉTODOS ESTADÍSTICOS | ESTADÍSTICA EDUCATIVAClasificación CDD: 006.312 Resumen: Este libro discute las ideas, retos, problemas, expectativas y la implementación práctica de la minería de datos (DM) dentro de los mandatos educativos. La primera serie de capítulos ofrece una visión general de DM, Learning Analytics (LA) y modelos de recopilación de datos en el contexto de la investigación educativa, al tiempo que define y discute los cuatro principios rectores de la minería de datos: predicción, agrupación, asociación de reglas y detección de valores atípicos. La siguiente serie de capítulos muestra las aplicaciones pedagógicas de la EDM (Educational Data Mining) y presenta estudios de caso de las ciencias empresariales, humanidades, ciencias de la salud, lingüística y ciencias físicas que sirven para destacar los éxitos y algunas de las limitaciones de la investigación de minería de datos aplicaciones en entornos educativos. Los capítulos restantes se centran exclusivamente en el papel emergente de EDM en ayudar a avanzar en la investigación educativa -desde identificar estudiantes en riesgo y cerrar huecos socioeconómicos en el logro, ayudar en la evaluación de maestros y facilitar la conferencia entre compañeros. Este libro ofrece contribuciones de expertos internacionales en una variedad de campos.
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LIBRO - MATERIAL GENERAL LIBRO - MATERIAL GENERAL Biblioteca Satélite
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Colección General 006.312 D232d (Navegar estantería) Ej.1 1 Prestado 2018-07-31 013099
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Este libro discute las ideas, retos, problemas, expectativas y la implementación práctica de la minería de datos (DM) dentro de los mandatos educativos. La primera serie de capítulos ofrece una visión general de DM, Learning Analytics (LA) y modelos de recopilación de datos en el contexto de la investigación educativa, al tiempo que define y discute los cuatro principios rectores de la minería de datos: predicción, agrupación, asociación de reglas y detección de valores atípicos. La siguiente serie de capítulos muestra las aplicaciones pedagógicas de la EDM (Educational Data Mining) y presenta estudios de caso de las ciencias empresariales, humanidades, ciencias de la salud, lingüística y ciencias físicas que sirven para destacar los éxitos y algunas de las limitaciones de la investigación de minería de datos aplicaciones en entornos educativos. Los capítulos restantes se centran exclusivamente en el papel emergente de EDM en ayudar a avanzar en la investigación educativa -desde identificar estudiantes en riesgo y cerrar huecos socioeconómicos en el logro, ayudar en la evaluación de maestros y facilitar la conferencia entre compañeros. Este libro ofrece contribuciones de expertos internacionales en una variedad de campos.

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