Welcher Zusammenhang besteht zwischen den Daten, die eine Universit t t glich generiert, und der Qualit t des Lernens ihrer Studierenden? Dieses Buch beantwortet diese Frage, indem es fundierte Erkenntnisse mit konkreten Fallbeispielen verbindet: Wie die Georgia State University ein Fr hwarnsystem einsetzte, um ihre Abschlussquote um mehr als zwanzig Prozentpunkte zu steigern und historische Ungleichheiten zu beseitigen; wie die Arizona State University ganze Kurse mithilfe adaptiven Lernens neu gestaltete und wodurch die Erfolgsquote in einem Algebra-Kurs von 57 % auf 79 % gesteigert wurde; und wie die Open University im Vereinigten K nigreich eines der in der akademischen Welt am meisten untersuchten Systeme f r pr diktive Analytik aufgebaut hat, um Zehntausende von Studierenden im Fernstudium zu begleiten. Ausgehend von diesen Fallbeispielen identifiziert das Buch drei S ulen, die dar ber entscheiden, ob pr diktive Analytik die Personalisierung des Lernens tats chlich verbessert - die Nutzung von Big Data, die Zufriedenheit mit den digitalen Tools und die Unmittelbarkeit des Feedbacks - und bietet einen praktischen Rahmen, der in der Fachliteratur zu diesem Thema bislang einzigartig ist, zur Umsetzung dieser Strategien in Kombination mit generativer k nstlicher Intelligenz.
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