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9781032403151 - Assessing Students' Digital Reading Performance: An Educational Data Mining Approach de HU, Jie (18 resultados)
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Assessing Students Digital Reading Performance : An Educational Data Mining Approach
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Assessing Students Digital Reading Performance : An Educational Data Mining Approach
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Assessing Students' Digital Reading Performance: An Educational Data Mining Approach (Paperback or Softback)
Librería: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de America
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Assessing Students' Digital Reading Performance
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Assessing Students' Digital Reading Performance
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Assessing Students' Digital Reading Performance
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Assessing Students' Digital Reading Performance: An Educational Data Mining Approach
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Assessing Students Digital Reading Performance : An Educational Data Mining Approach
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Assessing Students Digital Reading Performance : An Educational Data Mining Approach
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Assessing Students' Digital Reading Performance
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Assessing Students' Digital Reading Performance: An Educational Data Mining Approach
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Assessing Students Digital Reading Performance: An Educational Data Mining Approach
Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
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Assessing Students? Digital Reading Performance: An Educational Data Mining Approach
Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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Assessing Students' Digital Reading Performance
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
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Assessing Students' Digital Reading Performance
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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Assessing Students' Digital Reading Performance
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Assessing Students\ Digital Reading Performance
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoKartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Jie HU is Professor of the Department of Linguistics at the School of International Studies at Zhejiang University, China. Her research interests include PISA/PIRLS Reading Test, Digital Reading, and Educational Technology.
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Assessing Students' Digital Reading Performance : An Educational Data Mining Approach
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book provides a systematic study of the Programme for International Student Assessment (PISA) based on big data analysis, aiming to examine the contextual factors relevant to students' digital reading performance.The author first introduces the research landscape of educational data mining (EDM) and reviews the PISA framework since its launch and how it has become an important metric to assess the knowledge and skills of students from across the globe. With a focus on methodology and its applications, the book explores extant scholarship on the dynamic model of educational effectiveness, multi-level factors of digital reading performance, and the application of EDM approaches. The core chapter on the methodology examines machine learning algorithms, hierarchical linear modeling, mediation analysis, and data extraction and processing for the PISA dataset. The findings give insights into the influencing factors of students' digital reading performance, allowing for further investigations on improving students' digital reading literacy and more attention to the advancement of education effectiveness.The book will appeal to scholars, professionals, and policymakers interested in reading education, educational data mining, educational technology, and PISA, as well as students learning how to utilize machine learning algorithms in examining the mass global database.
