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教育大數據與學習分析(互聯網+教育的理論與實踐系列教材)

  • 作者:牟智佳|責編:劉芳|總主編:陳明選
  • 出版社:電子工業
  • ISBN:9787121444944
  • 出版日期:2022/11/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:292
人民幣:RMB 69 元      售價:
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內容大鋼
    本書以教育大數據為技術抓手,以學習分析為理論支撐,以數據驅動的學習分析整個流程為方向軸線,系統化介紹了從教育大數據採集到學習分析應用的理論與實踐,提供了面向教育現實問題的跨場景、全數據、多方法、可操作的學習分析實踐案例。

作者介紹
牟智佳|責編:劉芳|總主編:陳明選

目錄
第1章  教育大數據與學習分析概述
  1.1  大數據對教育的變革
    1.1.1  大數據技術的興起與發展
    1.1.2  大數據對教學的影響
    1.1.3  大數據對學習的影響
    1.1.4  大數據對教育治理的影響
    1.1.5  教育大數據研究範式的形成
  1.2  教育大數據與學習分析的概念
    1.2.1  教育大數據的概念與特徵
    1.2.2  學習分析的概念與特徵
    1.2.3  教育大數據、學習分析、教育數據挖掘的關係
    1.2.4  學習分析的發展脈絡
    1.2.5  學習分析的目標與方向
  1.3  數據驅動的學習分析研究現狀
    1.3.1  文獻來源與處理
    1.3.2  研究者國籍分析
    1.3.3  核心作者群分析
    1.3.4  研究者學科背景分析
    1.3.5  研究主題分析
  1.4  學習分析的內容與流程
    1.4.1  學習分析包含的內容
    1.4.2  學習分析流程
  1.5  教育大數據與學習分析的隱私保護
    1.5.1  教育大數據的隱私與倫理訴求
    1.5.2  學習分析面臨的隱私挑戰
    1.5.3  學習分析的隱私保護策略
第2章  教育大數據的採集與存儲
  2.1  教育大數據的採集內容與技術
    2.1.1  教育大數據的採集內容
    2.1.2  教育大數據的採集方式
    2.1.3  教育大數據的採集技術
  2.2  在線日誌數據的採集與存儲
    2.2.1  在線日誌數據的採集
    2.2.2  在線日誌數據的存儲
  2.3  在線文本數據的採集與存儲
    2.3.1  網路爬蟲概述
    2.3.2  靜態網頁的文本數據採集與存儲
    2.3.3  動態網頁的文本數據採集與存儲
  2.4  基於資料庫的多樣化數據存儲
    2.4.1  基於資料庫的數據存儲流程與環境配置
    2.4.2  不同類型數據存儲的實踐操作
第3章  教育大數據分析方法與工具
  3.1  面向行為數據的分析方法
    3.1.1  預測分析
    3.1.2  聚類分析
    3.1.3  關聯分析
    3.1.4  時間序列分析
    3.1.5  滯後序列分析
  3.2  面向文本數據的分析方法
    3.2.1  話語分析

    3.2.2  社會網路分析
    3.2.3  內容分析
  3.3  面向心理數據的分析方法
    3.3.1  腦電信號分析
    3.3.2  眼動分析
    3.3.3  皮膚電反應分析
  3.4  教育大數據分析工具
    3.4.1  通用型數據分析工具
    3.4.2  特色型數據分析工具
第4章  學習分析建模
  4.1  學習分析的建模方法
    4.1.1  理論構建法
    4.1.2  數學建模法
    4.1.3  數據挖掘建模法
  4.2  學習者建模
    4.2.1  學習者建模概述
    4.2.2  學習者建模方法
    4.2.3  學習者建模的應用場景
  4.3  學習測評建模
    4.3.1  學習測評建模概述
    4.3.2  學習測評的主要理論
    4.3.3  學習測評建模案例
第5章  文本學習分析
  5.1  文本學習分析概述
    5.1.1  文本學習分析概念
    5.1.2  文本數據來源
    5.1.3  文本學習分析流程
  5.2  中文分詞
    5.2.1  中文分詞概述
    5.2.2  中文分詞的方法分類
    5.2.3  中文分詞的關鍵問題
  5.3  文本表示與分類
    5.3.1  文本表示
    5.3.2  文本分類
    5.3.3  文本分類的性能評估
  5.4  文本聚類
    5.4.1  文本聚類概述
    5.4.2  文本聚類步驟
    5.4.3  文本聚類演算法
    5.4.4  文本聚類的性能評估
  5.5  文本情感分析
    5.5.1  文本情感分析概述
    5.5.2  文本情感分析的分類
    5.5.3  文本情感分析的方法
    5.5.4  文本情感分析案例
  5.6  文本可視化
    5.6.1  文本可視化概述
    5.6.2  文本可視化方法
    5.6.3  文本可視化示例
第6章  情感學習分析

  6.1  情感學習分析概述
    6.1.1  情感內涵與表徵方法
    6.1.2  情感計算
    6.1.3  情感學習分析的一般過程
  6.2  情感建模
    6.2.1  維度情感模型
    6.2.2  離散情感模型
    6.2.3  其他情感模型
  6.3  情感信號獲取
    6.3.1  語音情感信號獲取
    6.3.2  面部情感信號獲取
    6.3.3  生理情感信號獲取
    6.3.4  肢體情感信號獲取
  6.4  情感分析與識別
    6.4.1  語音情感分析與識別
    6.4.2  面部情感分析與識別
    6.4.3  生理信號情感分析與識別
    6.4.4  肢體情感分析與識別
  6.5  情感學習分析應用
    6.5.1  情感學習分析的設計與應用
    6.5.2  課堂場景下的情感學習分析系統
    6.5.3  幼教場景下的情感學習分析系統
第7章  教育大數據可視化
  7.1  可視化分析
    7.1.1  可視化分析概述
    7.1.2  可視化學習分析流程
  7.2  教育大數據可視化類型與工具
    7.2.1  常見的數據種類
    7.2.2  教育大數據可視化類型
    7.2.3  教育大數據可視化工具
  7.3  學習儀錶盤
    7.3.1  學習儀錶盤的概念與功能
    7.3.2  學習儀錶盤的典型應用
  7.4  學習者畫像
    7.4.1  學習者畫像概述
    7.4.2  學習者畫像的標籤體系
    7.4.3  學習者畫像案例
第8章  學習預警與學習干預
  8.1  學習預測
    8.1.1  學習預測概述
    8.1.2  學習預測設計方向
    8.1.3  學習預測案例
  8.2  學習預警
    8.2.1  學習預警概述
    8.2.2  學習預警信息的反饋
    8.2.3  學習預警系統的比較
    8.2.4  學習預警系統的設計與實現
  8.3  學習干預
    8.3.1  學習干預概述
    8.3.2  學習干預模型

    8.3.3  學習干預策略
第9章  學習分析研究與實踐案例
  9.1  課堂學習分析
    9.1.1  課堂學習行為分析
    9.1.2  課堂協作學習投入分析
  9.2  在線學習分析
    9.2.1  面向在線學習者的認知網路分析
    9.2.2  面向在線互動文本的主題與情感分析
  9.3  教育平台學習分析
    9.3.1  教育平台整體概況
    9.3.2  教育平台中的學習分析功能
    9.3.3  教育平台中的智能分析技術
    9.3.4  教育平台中的學習分析應用問題
第10章  學習分析的新發展
  10.1  學習分析理論的新發展
    10.1.1  多模態學習分析
    10.1.2  以用戶為中心的學習設計
    10.1.3  開放學習分析
  10.2  學習分析技術的新發展
    10.2.1  數據中台
    10.2.2  多源數據融合
    10.2.3  多模態深度語義理解
    10.2.4  視頻學習分析
    10.2.5  隱私計算
  10.3  學習分析應用的新發展
    10.3.1  自適應學習平台
    10.3.2  智能學習測評平台
主要參考文獻

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