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9781787153134 - Learning Analytics and Educational Data Mining de Archer, David; Munoz, Kristine (17 resultados)
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Learning Analytics and Educational Data Mining
Idioma: Inglés
Publicado por Kruger Brentt Publisher Uk. Ltd., 2025
ISBN 10: 1787153134 ISBN 13: 9781787153134
Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
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Idioma: Inglés
Publicado por Kruger Brentt Publisher Uk. Ltd., 2025
ISBN 10: 1787153134 ISBN 13: 9781787153134
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Idioma: Inglés
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Librería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Idioma: Inglés
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ISBN 10: 1787153134 ISBN 13: 9781787153134
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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ISBN 10: 1787153134 ISBN 13: 9781787153134
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Idioma: Inglés
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ISBN 10: 1787153134 ISBN 13: 9781787153134
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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ISBN 10: 1787153134 ISBN 13: 9781787153134
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
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Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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ISBN 10: 1787153134 ISBN 13: 9781787153134
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
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Idioma: Inglés
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ISBN 10: 1787153134 ISBN 13: 9781787153134
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Idioma: Inglés
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ISBN 10: 1787153134 ISBN 13: 9781787153134
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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ISBN 10: 1787153134 ISBN 13: 9781787153134
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Foundations of Learning Analytics and EDM: Provide an overview of the foundational concepts, theories, and methods in learning analytics and educational data mining (EDM), including data collection, preprocessing, analysis, and interpretation techniques. Data-driven Decision Making: Explore how learning analytics and EDM can inform data-driven decision-making processes in educational settings, including student assessment, curriculum design, instructional strategies, and personalized learning interventions. Predictive Modeling and Student Success: Discuss predictive modeling techniques used in learning analytics and EDM to identify patterns and trends in educational data, predict student outcomes (e.g., performance, retention), and provide early interventions to support student success. Ethical and Privacy Considerations: Address ethical and privacy considerations in the collection, analysis, and use of educational data for learning analytics and EDM, including issues related to data privacy, informed consent, data ownership, bias, and fairness. Case Studies and Applications: Illustrate key concepts and methods with real-world case studies and examples of learning analytics and EDM applications in diverse educational contexts, such as K-12 education, higher education, corporate training, and online learning environments.
