Content Analytics: The Definition, Scope, and an Overview of Published Research
Notice bibliographique
Résumé
With the large amounts of data related to student learning being collected by digital systems, the potential for using this data for improving learning processes educational researchers, practitioners, administrators, and others interested in the intersection of technology and education and the use of this vast amount of data for improving learning and teaching (Buckingham Shum & Ferguson, 2012). Among the different types of data, the analysis of learning content is commonly used for the development of learning analytics systems (Buckingham Shum & Ferguson, 2012; Chatti, Ferguson & Buckingham Shum, 2012). These include various forms of data produced by instructors (course syllabi, documents, lecture recordings), publishers social media postings). In this chapter, we introduce content analytics, an umbrella term used to refer to different types of learning analytics focusing on the analysis of various forms of learning content. We the content analytics domain, identifying potential shortcomings and directions for future studies. We begin by discussing different forms of learning conanalytics. Special attention is given to the range of problems commonly addressed by content analytics, as well as to various methodological approaches, tools, and techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,011 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».