Learning analytics in open and distributed learning. Potential and challenges.

Sonst. Personen	Prinsloo, Paul (Hrsg.); Slade, Sharon (Hrsg.); Khalil, Mohammad (Hrsg.)
Titel	Learning analytics in open and distributed learning. Potential and challenges.
Quelle	Singapore: Springer Nature Singapore (2022), vii, 126 S. PDF als Volltext Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Reihe	Springer briefs in education$dopen and distance education
Beigaben	Tabellen; Diagramme
Sprache	englisch
Dokumenttyp	online; gedruckt; Monographie
ISBN	978-981-19078-5-2
DOI	10.1007/978-981-19-0786-9
Schlagwörter	Fallstudie; Künstliche Intelligenz; Algorithmus; Design; Ethik; Fernunterricht; Großbritannien; Kooperation; Künstliche Intelligenz; Lernen; Universität; Datenanalyse; Fallstudie; Daten; Kommentar; Distanz; Intervention; E-Learning; Lernen; Lernumgebung; Offenes Lernen; Algorithmus; Datenanalyse; Design; Distanz; Ethik; Universität; Fernunterricht; E-Learning; Daten; Intervention; Kommentar; Kooperation; Tool; Online; Großbritannien; Südafrika (Staat)
Abstract	This book explores and further expands on the rich history of theoretical and empirical research in open and distributed learning, and addresses the impact of the "data revolution" and the emergence of learning analytics on this increasingly diverse form of educational delivery. Following an introductory chapter that maps the book's conceptual rationale, the book discusses the potential, challenges and practices of learning analytics in various open and distributed contexts. A concluding chapter briefly summarises the chapters before providing a tentative future research agenda for learning analytics in open and distributed environments. (DIPF/Verlag).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2023/1