Tóm tắt nội dung
Cuốn sách bao gồm tất cả các chủ đề định lượng quan trọng trong giáo dục nói chung cũng như những thông tin mới nhất về phân tích học tập và khai thác dữ liệu giáo dục. Cuốn sách cũng đi sâu hơn vào các phương pháp tiên tiến đang đi đầu trong các cải tiến phương pháp luận mới. Các tác giả của cuốn sách bao gồm các nhà nghiên cứu phân tích học tập nổi tiếng thế giới, các nhà phát triển gói R và các chuyên gia phương pháp luận từ nhiều lĩnh vực khác nhau, cung cấp tài liệu tham khảo liên ngành chưa từng có về các chủ đề mới khó tìm thấy ở nơi khác. Cuốn sách bắt đầu với những điều cơ bản về R như một ngôn ngữ lập trình, những điều cơ bản về dọn dẹp dữ liệu, thao tác dữ liệu, thống kê và phân tích. Nhờ vậy, cuốn sách phù hợp với những người mới bắt đầu vì họ có thể dễ dàng tiếp cận lĩnh vực này, cũng như bao quát tất cả các phương pháp luận chính. Đối với mỗi phương pháp, chương tương ứng bắt đầu bằng những điều cơ bản, giải thích các khái niệm chính và xem xét các ví dụ từ tài liệu. Mỗi chương đều có giải thích chi tiết về các kỹ thuật thiết yếu và các chức năng cơ bản kết hợp với mã và hướng dẫn đầy đủ về phân tích với dữ liệu thực tế có thể truy cập mở. Cuốn sách có tổng cộng 22 chương, đề cập đến nhiều phương pháp khác nhau như phân tích học tập dự đoán, phân tích mạng, mạng thời gian, mạng nhận thức, phân tích trình tự, khai thác quy trình, phân tích nhân tố, mô hình chủ đề cấu trúc, phân cụ, phân tích theo chiều dọc và mô hình Markov.
Abstract:
The book covers all important quantitative topics in education at large as well as the latest in learning analytics and education data mining. The book also goes deeper into advanced methods that are at the forefront of novel methodological innovations. Authors of the book include world-renowned learning analytics researchers, R package developers, and methodological experts from diverse fields offering an unprecedented interdisciplinary reference on novel topics that is hard to find elsewhere. The book starts with the basics of R as a programming language, the basics of data cleaning, data manipulation, statistics, and analytics. In doing so, the book is suitable for newcomers as they can find an easy entry to the field, as well as being comprehensive of all the major methodologies. For every method, the corresponding chapter starts with the basics, explains the main concepts, and reviews examples from the literature. Every chapter has a detailed explanation of the essential techniques and basic functions combined with code and a full tutorial of the analysis with open-access real-life data. A total of 22 chapters are included in the book covering a wide range of methods such as predictive learning analytics, network analysis, temporal networks, epistemic networks, sequence analysis, process mining, factor analysis, structural topic modeling, clustering, longitudinal analysis, and Markov models.
Sử dụng ứng dụng Libol Bookworm quét QRCode này để mượn và đọc tài liệu)
(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng Bookworm để xem đầy đủ tài liệu. Bạn đọc có thể tải Bookworm từ App Store hoặc Google play với từ khóa "Libol Bookworm”)