Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch „Data & Analytics“ von Megan Torrance ist für Instruktionsdesigner sowie Lern- und Entwicklungsexperten sehr zu empfehlen. Es bietet klare Erklärungen zu Lernmetriken, Datenspezifikationen und Statistiken und ist damit für Personen auf allen Ebenen des Fachwissens zugänglich. Das Buch kombiniert praktische Einsichten mit realen Beispielen und bietet wertvolle Anleitungen für die effektive Nutzung von Daten im Bildungskontext.
Vorteile:Leicht zu lesen und zugänglich für Anfänger und erfahrene Experten gleichermaßen.
Nachteile:Enthält praktische Ideen für die Implementierung von Daten und Analysen in Lernumgebungen.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Data & Analytics for Instructional Designers
Inhalt des Buches:
Fügen Sie Daten und Analysen zu Ihrem TD-Toolkit hinzu
Megan Torrance, Expertin für Instruktionsdesign, erläutert, wie wichtig es für Instruktionsdesigner ist, auf Lern- und Leistungsdaten zuzugreifen und diese anzuwenden - von der Gestaltung von Lernerfahrungen unter Berücksichtigung der Datenerfassung bis hin zur Nutzung der Daten zur Verbesserung und Bewertung dieser Erfahrungen.
Mit dem Vormarsch neuer Lerntechnologien und Datenspezifikationen haben Instruktionsdesigner Zugang zu mehr und reichhaltigeren Datenquellen als je zuvor. Damit stellt sich die Frage, was man mit diesen Daten anfangen soll. Während sich die meisten Bücher über Daten und Analysen auf deren Anwendung zur Messung und Bewertung konzentrieren und ein grundlegendes Verständnis der Bedeutung von Lerndaten und Analysen voraussetzen, befasst sich Data and Analytics for Instructional Designers mit den grundlegenden Konzepten, die es Instruktionsdesignern und L&D-Fachleuten ermöglichen, Daten in ihrer Rolle zu nutzen.
Das Buch ist in zwei Teile gegliedert und definiert zunächst die wichtigsten Daten- und Analysebegriffe, Datenspezifikationen, Lernmetriken und statistische Konzepte. Anschließend wird ein Rahmen für die Verwendung von Lerndaten für die Planung der Datenerfassung und den Aufbau von Skalierung und Reife in Ihren Datenoperationen dargelegt. Megan versichert den Lesern, dass Sie nur grundlegende Mathematikkenntnisse und etwas Computerunterstützung benötigen, um loszulegen. Legen Sie also jegliche Angst vor Mathematik ab!
Mit dem Ansatz "Wenn ich es sehen kann, kann ich es auch sein" verbindet das Buch praktische Inhalte mit Beispielen aus der Praxis und längeren Fallstudien von Praktikern. Die Kapitel schließen mit Möglichkeiten, diese Techniken sofort anzuwenden, unabhängig davon, ob Sie sich bereits in einer datenreichen Umgebung befinden oder ob Sie gerade erst anfangen und an Hypothesen arbeiten.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781953946447 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2023 |
| Seitenzahl: | 240 |
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