Theory Informing and Arising from Learning Analytics (eBook)
X, 221 Seiten
Springer Nature Switzerland (Verlag)
978-3-031-60571-0 (ISBN)
Theory Informing and Arising from Learning Analytics delves into the dynamic intersection of learning theory and educational data analysis within the field of Learning Analytics (LA). This groundbreaking book illuminates how theoretical insights can revolutionize data interpretation, reshape research methodologies, and expand the horizons of human learning and educational theory. Organized into three distinct sections, it offers a comprehensive introduction to the role of theory in LA, features contributions from leading scholars who apply diverse theoretical frameworks to their research, and explores cutting-edge topics where new theories are emerging. A standout feature is the inclusion of three 'in conversation' chapters, where expert panels dive into the topics of ethics, self-regulated learning, and qualitative computation, enriched by accompanying podcasts that provide fresh, thought-provoking perspectives. This book is an invaluable resource for researchers, sparking debates on the evolving role of theory in LA and challenging conventional epistemological views. Published by Springer, it is an essential read for both aspiring and seasoned scholars eager to engage with the forefront of LA research.
Erscheint lt. Verlag | 28.12.2024 |
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Zusatzinfo | X, 221 p. 26 illus., 16 illus. in color. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
Sozialwissenschaften ► Pädagogik | |
Schlagworte | Advanced Learning Technologies (ALTs) • Collaborative Learning • computational methods • Critical theory • Data-driven learning • Educational Data Mining (EDM) • Educational Research • Emotion Regulation (ER) • Ethical Learning Analytics • History of Learning Analytics • Human-Computer Interaction (HCI) Theory • machine learning • Multimodal Data • Predictive Modelling • quantitative ethnography • Self-Regulated Learning (SRL) • Socially Shared Regulation (SSRL) • social network analysis • sociological perspectives • Theoretical Foundations for Research |
ISBN-10 | 3-031-60571-3 / 3031605713 |
ISBN-13 | 978-3-031-60571-0 / 9783031605710 |
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Größe: 5,5 MB
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