Learning analytics deutsch
Para obtener los créditos de este curso es necesario completar con éxito todas las tareas, el proyecto y el examen oral al final del semestre. La nota final se calculará de la siguiente manera: tareas y proyecto (50%) y examen oral (50%).
Debido a los métodos didácticos, tenemos un límite de 30 estudiantes para esta clase (por orden de llegada). Para inscribirse, por favor, envíe un correo electrónico al Prof. Dr. Mohamed Chatti con su información de contacto, su programa de estudios, y si está disponible su conocimiento/experiencia en Ciencia de Datos y Tecnologías de Aprendizaje. Si se alcanza el número máximo de participantes, utilizaremos una lista de espera.
Este proyecto se desarrolla para predecir la nota final de un estudiante en base a sus hábitos proporcionados en la interfaz de usuario de I-Grade. Para predecir la nota de un estudiante, se generó un modelo de predicción basado en datos de muestra. Se proporcionan algunas visualizaciones basadas en la biblioteca Chartjs para mostrar una visión general del conjunto de datos disponibles.
Este es un proyecto de análisis y visualización desarrollado como parte del curso de Learning Analytics en la Universidad de Duisburg-Essen. El objetivo principal es permitir a los usuarios explorar el conjunto de datos de rendimiento de los estudiantes a través de la visualización de datos. Además, se aplican algoritmos de aprendizaje automático sobre el conjunto de datos para determinar las características más importantes y predecir el rendimiento de los estudiantes basándose en ellas.
Análisis de aprendizaje google scholar
Nuestro equipo de Deep Learning Analytics tiene experiencia demostrada en la creación de algoritmos especializados de aprendizaje automático y su despliegue en plataformas móviles como smartphones, vehículos submarinos no tripulados y aviones al borde del campo de batalla.
Desarrollamos tecnologías de aprendizaje profundo que apoyan una previsión más inteligente, la detección de amenazas, la resolución de problemas complicados y la ayuda en la toma de decisiones. Estas tecnologías permiten a los combatientes en el frente acceder al poder de la inteligencia artificial.
El aprendizaje profundo es una forma de aprendizaje automático (ML) que «puede aprender» representaciones a partir de los propios datos y no de instrucciones programadas. El aprendizaje profundo puede aprender a representar patrones muy complejos en grandes cantidades de datos de formas sencillas que pueden ayudar a los humanos y a otros sistemas a hacer cosas más rápidas y baratas.
El aprendizaje profundo puede utilizarse en diversos tipos de datos de entrada, como audio, vídeo, texto, imágenes, ondas de radio y señales de máquinas, para crear aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de audio, la visión por ordenador y el reconocimiento de objetivos. A escala, estas aplicaciones pueden peinar cantidades masivas de datos que serían imposibles de procesar para un equipo de humanos.
Revista de análisis del aprendizaje
Como centro intelectual en el que surgen, germinan y se ponen en marcha nuevas y emocionantes ideas sobre la educación basada en datos, LEARN se compromete a ayudar a las personas interesadas en el análisis del aprendizaje a ponerse al día sobre lo último en este campo. Hemos organizado algunos artículos informativos y oportunos de líderes en el campo y áreas clave de investigación. Si es nuevo en AL, le sugerimos que empiece por la sección Panorama y Desarrollo. El resto de las secciones están organizadas por temas y pueden visitarse en cualquier orden. Se ha procurado seleccionar materiales de libre acceso; en los casos en los que no ha sido posible, estamos trabajando para encontrar formas alternativas de ofrecer acceso.
La analítica del aprendizaje es un área de investigación y práctica que utiliza el análisis computacional de los datos del proceso de aprendizaje para comprender mejor y mejorar el aprendizaje. Un componente clave del trabajo consiste en proporcionar información oportuna a las partes interesadas en la educación (profesores, estudiantes, diseñadores, administradores) para apoyar una mejor toma de decisiones.
Un vídeo de introducción conciso sobre la definición, el propósito, los elementos clave y el proceso de la analítica del aprendizaje de Yi-Shan Tsai y la Society for Learning Analytics and Research (SoLAR). Ofrece una explicación rápida pero clara de por qué la analítica del aprendizaje aprovecha los datos, pero se rige por las decisiones humanas y se centra en los estudiantes.
Herramientas de análisis del aprendizaje
¿A QUÉ VIENE TODO ESTE REVUELO? Hace tiempo que se investiga sobre el aprendizaje y la enseñanza, se hace un seguimiento del progreso de los alumnos, se analizan los datos escolares o universitarios, se diseñan evaluaciones y se utilizan pruebas para mejorar la enseñanza y el aprendizaje. La Analítica del Aprendizaje se basa en estas disciplinas bien establecidas, pero busca explotar las nuevas oportunidades una vez que capturamos nuevas formas de datos digitales de la actividad de aprendizaje de los estudiantes, y utilizamos técnicas de análisis computacional de la ciencia de los datos y la IA.
USOS CLAVE. Históricamente, uno de los usos más comunes de la analítica del aprendizaje es la predicción del éxito académico de los estudiantes y, más concretamente, la identificación de los estudiantes que corren el riesgo de suspender un curso o abandonar sus estudios. Aunque es razonable que estos dos problemas hayan atraído mucha atención, la analítica del aprendizaje es mucho más potente. Las pruebas de la investigación y la práctica demuestran que hay formas mucho más productivas y potentes de utilizar la analítica para apoyar la enseñanza y el aprendizaje. Algunos de los objetivos más populares de la analítica del aprendizaje son: