学习在非正式的空间分析

凌晨2 –5:00 |加利福尼亚大学,尔湾。翡翠湾B |星期三,2017年10月4日
3小时| 20参与者最大
成本:75美元

*车间目前的能力。 

凯特林K.马丁|数字青年网络|电子邮件:cmartin@digitalyouthnetwork.org |推特:“caitlinkm
查尔斯·朗|师范学院、哥伦比亚大学|电子邮件:charles.lang@tc.columbia.edu

今天的年轻人参与学习跨平台和多形式,这导致了学习者数据的爆炸性增长。处理和解释这些数据是一个不平凡的任务,和很多的最佳实践和方法论的规范问题涉及众多的利益相关者:学生、家长、教育工作者、技术供应商、管理者和决策者。新兴领域的学习分析,试图探讨更好地理解学习的模式和过程的表达目的空间。

本次研讨会将集中学习在非正式的环境分析与在线组件。我们将开始介绍和两个或三个案例演示,架在非正式学习空间学习分析新兴的工作,包括方法和工具。会话的其余部分将包括完整的组和小组讨论,并利用在一个非正式的混合数字节目中学女生共享数据集的协同工作。最后一组的讨论将集中在正在进行的策略继续工作。

指导的主题包括:
•哪些数据是在非正式的在线空间收集?
•我们如何使用这些数据来看看学习,尤其是在超越传统的度量方式?
•我们如何保留独特的学习和个人的上下文语境的镜头看大数据集?

最后的格式和进度将根据参与者的建议确定。主车间的目标是:(1)培养一个DML学习分析社区和(2)进一步确定和组织工作和研究主题围绕未来的合作可能会出现。

所有感兴趣的人士的欢迎,但我们特别在社会技术网络学习研究感兴趣的研究者本车间的设计,以及程序和技术设计师,致力于了解和参与数据收集的日志。

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