Učna analitika kombiniranega učenja v visokem šolstvu, 2019

Kombinirano učenje, ki predstavlja preplet tradicionalnega poučevanja v predavalnici z izvedbo v spletnem okolju, postaja vse prisotno tudi v visokem šolstvu. Sistemi za upravljanje učenja, v katerem se odvija e-učenje, shranjujejo vsako interakcijo študenta s sistemom v dnevniških datotekah. Hkrati s temi podatki se o študentu vodijo različne zbirke izobraževalnih podatkov v elektronski obliki in tudi ankete so vse pogosteje implementirane v spletnem okolju. Analiziranje in rudarjenje izobraževalnih podatkov zbranih v različnih podatkovnih zbirkah z namenom razumeti proces učenja in izluščiti informacije, ki bi pomagale pri tehtnih odločitvah za izboljšanje izobraževalnega procesa, predstavlja znanstveno področje poimenovano učna analitika. Namen raziskave na področju izobraževalnih podatkov je bilo izboljšati razumevanje procesa učenja v kombiniranem učenju v visokošolskem izobraževanju s ciljem opredeliti faktorje, ki pomembno vplivajo na delo študenta v spletni učilnici, in med aktivnostmi določiti tiste, ki jih lahko povežemo s končno uspešnostjo. V empiričnem delu sta predstavljena dva pogosta pristopa učne analitike opravljena s prosto dostopnimi programskimi orodji, pri čemer izračuni temeljijo na raznovrstnih podatkovnih zbirkah študentov Fakultete za upravo. Z rudarjenjem izobraževalnih podatkov smo raziskali napovedno uspešnost različnih modelov napovedovanja končne uspešnosti študenta na osnovi njegove aktivnosti v spletni učilnici ter predispozicij (učni pristop, predhodna uspešnost). Nadaljujte z branjem ...

Datoteka: “Učna analitika kombiniranega učenja v visokem šolstvu, 2019 [Podatkovna datoteka]”

Predogled

Predogled je na voljo le za datoteke CSV, XML, XLS, XLSX, JSON, GEOJSON, slike (PNG, JPG, GIF) ter prosto besedilo.

Format:
XML
Odprtost:
Razlog: Zbirka vsebuje datoteke formata HTML, kar zadošča za oceno 0
★★★★★  Povezani podatki - vsebujejo URI in povezave na druge podatke (npr. RDF)
★★★★☆  Povezljivi podatki - vsebujejo naslove URI (npr. RDF)
★★★☆☆  Strukturirani podatki v odprtem formatu (npr. CSV)
★★☆☆☆  Strukturirani podatki vendar v lastniškem formatu (npr. Excel)
★☆☆☆☆  Nestrukturirani podatki (npr. PDF)
Ocena posodobljena: 27/12/2025
Preverjanje kakovosti:
  • Opozorilo Ta povezava ne ustreza odprtim podatkom:
    • Licenca ni odprta
  • Opozorilo Zaznani format "HTML" se ne ujema s formatom, ki ga je določil objavitelj "xml"
  • Zadnji pregled: 27/12/2025
  • Povezava preusmeri na: https://www.adp.fdv.uni-lj.si/konference-in-dogodki/dostop_mb2014/
Naslov URL https://www.adp.fdv.uni-lj.si/opisi/dostop/
Datum posodobitve Ni podatka
Scraper url Ni podatka
Scraped Ni podatka