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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Building Smart Learning Analytics System for Smart University

verfasst von : Vladimir L. Uskov, Jeffrey P. Bakken, Colleen Heinemann, Rama Rachakonda, Venkat Sumanth Guduru, Annie Benitha Thomas, Durga Poojitha Bodduluri

Erschienen in: Smart Education and e-Learning 2017

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The performed analysis of innovative learning analytics systems clearly shows that in the near future those systems will be actively deployed by academic institutions. The on-going research project described here is focused on in-depth analysis of hierarchical levels of learning analytics and academic analytics, types of data to be collected, main features, and the conceptual design of smart learning analytics for smart university. Our vision is that modern analytics systems should strongly support smart university’s “smartness” levels such as adaptivity, sensing, inferring, anticipation, self-learning, and self-organization. This paper presents the up-to-date research outcomes of a research project on the design and development of smart learning analytics systems for smart universities.

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Literatur
1.
Uskov, V.L, Bakken, J.P., Pandey, A., Singh, U., Yalamanchili, M., Penumatsa, A.: Smart university taxonomy: features, components, systems. In: Uskov, V.L., Howlett, R.J., Jain, L.C. (eds.) Smart Education and e-Learning 2016, pp. 3–14. Springer, June 2016. 643 p., ISBN: 978-3-319-39689-7
2.
Uskov, V., Bakken, J., Pandey, A. The ontology of next generation smart classrooms, In: Uskov, et al. (eds.) Smart Education and Smart e-Learning, pp. 3–14. Springer (2015). 510 p., ISBN 978-3-319-19874-3
3.
Uskov, A., Sekar, B.: Smart gamification and smart serious games. In: Sharma, D., Jain, L., Favorskaya, M., Howlett, R. (eds.) Fusion of Smart, Multimedia and Computer Gaming Technologies, Intelligent Systems Reference Library, vol. 84, pp. 7–36. Springer (2015). doi:10.​1007/​978-3-319-14645-4_​2, ISBN: 978-3-319-14644-7
4.
5.
6.
Siemens, G.: The journal of learning analytics: supporting and promoting learning analytics research. J. Learn. Analyt. 1(1), 3–4 (2014)CrossRef
7.
Suchithra, R., Vaidhehi, V., Iyer, N.E.: Survey of learning analytics based on purpose and techniques for improving student performance. Int. J. Comput. Appl. 111(1), 22–26 (2015)
8.
Borkar, S., Rajeswari, K.: Attributes selection for predicting students’ academic performance using education data mining and artificial neural network. Int. J. Comput. Appl. 86(10), 25–29 (2014)
9.
10.
Suchithra, R., Vaidhehi, V., Iyer, N.E.: Survey of learning analytics based on purpose and techniques for improving student performance. Int. J. Comput. Appl. 111, 22–26 (2015). ISSN: 0975–8887
11.
12.
13.
Dietz-Uhler, B., Hurn, J.E.: Using learning analytics to predict (and improve) student success: a faculty perspective. J. Interact. Online Learn. 12(1), 17–26 (2013). Spring. ISSN: 1541-4914. www.​ncolr.​org/​jiol
14.
Dyckhoff, A.L., Zielke, D., Bültmann, M., Chatti, M.A., Schroeder, U.: Design and implementation of a learning analytics toolkit for teachers. Educ. Technol. Soc. 15(3), 58–76 (2012)
15.
Ruiperez-Valiente, J.A., Munoz Merino, P.J., Delgado-Kloos, C.: An architecture for extending the learning analytics support in the Khan Academy framework. In: Proceedings of the First International Conference on Technological Ecosystem for Enhancing Multiculturality, Salamanca, Spain, pp. 277–284. ACM (2013). doi:10.​1145/​2536536.​2536578
16.
17.
18.
Boulanger, D., Seanosky, J., Kumar, V., Kinshuk, Panneerselvam, K., Somasundaram, T.S.: Smart learning analytics. In: Chen, G., Kumar, V., Kinshuk, Huang, R., Kong, S. (eds.) Emerging Issues in Smart Learning. Lecture Notes in Educational Technology. Springer, Heidelberg (2015)
19.
20.
Ogor, E.: Student academic performance monitoring and evaluation using data mining techniques. In: Electronics, Robotics and Automotive Mechanics Conference. IEEE (2007)
21.
Verbert, K., Duval, E., Klerkx, J., Govaerts, S., Santos, J.L.: Learning Analytics Dashboard Applications. SAGE Publications (2013)
22.
Jenny McDonald, et al.: Cross-institutional collaboration to support student engagement: SRES version 2 (2016)
23.
Eleni Koulocheri, et al.: Applying learning analytics in an open personal learning environment: A quantitative approach. IEEE (2012)
24.
Martinez-Maldonado, R., Pardo, A., Mirriahi, N., Yacef, K., Kay, J., Clayphan, A.: LATUX: an iterative workflow for designing validating, and deploying learning analytics visualizations. J. Learn. Analyt. 2(3), 9–39 (2015)CrossRef
25.
Arnold, K.E., Pistilli, M.D.: Course signals at purdue: using learning analytics to increase student success. In: Proceedings of the Second International Conference on Learning Analytics and Knowledge LAK 2012, Vancouver, BC, Canada. ACM (2012). 978-1-4503-1111-3/12/04
Metadaten
Titel
Building Smart Learning Analytics System for Smart University
verfasst von
Vladimir L. Uskov
Jeffrey P. Bakken
Colleen Heinemann
Rama Rachakonda
Venkat Sumanth Guduru
Annie Benitha Thomas
Durga Poojitha Bodduluri
Copyright-Jahr
2018
Buch
Smart Education and e-Learning 2017

Print ISBN: 978-3-319-59450-7

Electronic ISBN: 978-3-319-59451-4

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-59451-4_19

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