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规模学习：利用证据中心来理解我们所知道的

作者:

丽贝卡弗格森作者信息和声明

L@S’16：第三届（2016）ACM学习量表会议记录

2016年4月

页221-224

https://doi.org/10.1145/2876034.2893419

出版:2016年4月25日出版历史

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摘要

大规模学习产生的大型数据集，以及处理高学习者/教育者比率的方法的需要，意味着MOOC和相关环境经常用于部署和开发学习分析。尽管目前的分析方法越来越多，但迄今为止，几乎没有确凿的证据表明其有效性。由学习分析社区交换（LACE）开发的证据中心提供了一种整理和筛选可用证据的方法，以支持分析的使用，并针对未来的研究来填补我们知识中的空白。

工具书类

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交叉参考

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乔治·西门子（George Siemens）、德拉甘·加舍维奇（Dragan Gašević）、卡罗琳·海桑斯韦特（Caroline Haythornthwaite）、谢恩·道森（Shane Dawson）、西蒙·白金汉·舒姆（Simon Buckingham Shum）、丽贝卡·弗格森（Rebecca Ferg。开放式学习分析：一个集成的模块化平台。太阳能。2011.2016年1月14日检索自solaresearch.org/OpenLearningAnalytics.pdf

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发布于

L@S’16：第三届（2016）ACM学习量表会议记录

2016年4月

446页

国际标准图书编号：9781450337267

内政部：10.1145/2876034

总主席：
杰夫·海伍德
英国爱丁堡大学
,
课程主席：
文森特·阿列文
美国卡内基梅隆大学
,
朱迪·凯
澳大利亚悉尼大学
,
Ido滚动
加拿大不列颠哥伦比亚大学

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2016年4月25日至26日

苏格兰、爱丁堡、英国

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L@S’16论文接受率79份提交文件中的18份，23%；

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