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内容大纲
本书在“互联网+”的时代背景下，对学习分析——一种在教育领域的技术革命，进行了深入的探讨。介绍了学习分析的基本原理，梳理了国内外高校运用学习分析的成功案例，并结合实证研究对学习分析在我国高校本土化过程中遇到的问题及对策进行了论述，最后对学习分析在我国高校的发展趋势进行了展望。 -
作者介绍
李毅，重庆人，应用统计学硕士、教育学博士。毕业于美国普渡大学，后在美国迈阿密大学担任高级研究员，现为西南大学教育学部副教授，硕士生导师，中国基础教育质量监测协同创新西南大学分中心主任助理、研究员。现主要从事现代教育技术以及基础教育质量监测相关研究。主持参与了国内外多项国家级、省部级课题。近年来在国内外核心期刊以第一作者发表学术论文10余篇。 -
目录
序
第一章 学习分析的基本原理
第一节 章节导论
第二节 学习分析的基本步骤
一、整体模型构建
二、数据捕获
三、形成报告
四、预测
五、干预
六、优化
第三节 各阶段的核心技术
一、数据获取阶段：数据转换接口的建立和使用
二、数据分析阶段：数据挖掘法与社交网络分析法
三、数据结果运用阶段：干预引擎
第四节 学习分析的主流工具
一、基于数据挖掘的学习分析工具
二、基于社交网络法的学习分析工具
第二章 学习分析在高校中的应用
第一节 章节导论
一、学习分析与高等教育结合的背景
二、学习分析应用的基本原理
三、学习分析在高等教育应用概述
第二节 学习分析在教学管理和学业评价中的应用
一、信号灯系统
二、可视化学习网络数据分析项目
三、自我检查项目
四、借鉴与启示
第三节 学习分析在校园管理系统中的应用
一、校园管理系统概述
二、校园管理系统的功能与作用
三、实践案例分析
第三章 问题与对策
第一节 章节导论
第二节 我国学习分析技术面临的问题
一、学习分析理论研究的局限性
二、学习分析系统建设的局限性
三、学习分析技术实现的局限性
四、学习分析预测功能的局限性
第三节 我国学习分析技术利益相关者面临的实际问题
一、技术与操作的问题
二、管理问题
三、数据的隐私与安全问题
第四节 学习分析问题的对策
一、学习分析的理论研究深化
二、学习分析的基础设施建设
三、学习分析的人才培养
四、学习分析的隐私保护
第四章 学习分析本土化
第一节 章节导论
第二节 我国研究发展与现状
一、我国学习分析的现状概览
二、我国学习分析的应用研究
第三节 高校学习分析本土化环境
一、构建本土化环境与整体结构的必要性
二、高校学习分析本土化的环境结构
三、高校学习分析本土化的整体结构
第四节 学习分析的本土化展望
一、评价干预
二、风险预测
三、资源推荐
四、社会网络结构化
第五章 评述与展望
一、理论研究评述
二、应用研究评述
三、国外研究发展趋势
四、国内研究发展趋势
五、创新点及研究展望
参考文献
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