• 教育中的大数据

    Ryan Baker
    • Ryan Baker副教授 哥伦比亚大学教育学院
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    简介现在教育逐渐呈现往线上、教育软件发展的趋势,形成数据爆炸的局面。数据爆炸可以运用于教育效率的提高,和支持学习方面的基础研究。 通过本课程的学习,你会学会如何以及在何时使用重要的方法来挖掘教育数据、进行学习分析。你将学习由教育数据挖掘研究人员研发的方法、学习分析(learning analytics)、大规模学习(learning at scale)、学生模型、教育界的人工智能及广泛运用于教育数据的标准数据挖掘方法。你将会学习如何运用这些方法,何时运用这些方法,以及不同应用的优缺点。 本课程将会探讨如何使用各个方法来解决教育研究问题、加强和干预教育软件和教育系统。这些方法的学习既包括理论层面,也包括实践方面,学员将学习如何运用、使用如RapidMiner等软件。课程内容也会对有效性和普遍性进行讨论,来确定分析结果的可靠性和可运用性。 有统计学基础,数据挖掘,数学模型,算法等背景知识为佳。本课程无需编程经验。 本课程的难度与哥伦比亚大学教育学院的学习分析硕士课程第一部分的难度相当,但探讨深度不及哥伦比亚大学教育学院的课程。