Datamining-Verfahren im E-Learning
Analyse, Auswertung, Praxisbeispiele
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Inhaltlich unveränderte Neuauflage. E-Learning stellt heutzutage für viele Unternehmen eine wichtige Alternative zu klassischen Weiterbildungsformen dar. Die Betriebe profitieren insbe son dere von niedrigeren Weiterbildungskosten und geringeren Ausfallzeiten der Mitarbeiter. Die am weitesten verbreitete Form des elektronischen Ler nens ist die Wissensübermittlung durch so genannte Web-Based-Trainings. Die Lern inhalte liegen dabei zentral auf einem Server und können über eine Weboberfläche abgerufen werden. Kern einer solchen Anwendung ist eine Datenbank, in der die Lerninhalte abgelegt...
Inhaltlich unveränderte Neuauflage. E-Learning stellt heutzutage für viele Unternehmen eine wichtige Alternative zu klassischen Weiterbildungsformen dar. Die Betriebe profitieren insbe son dere von niedrigeren Weiterbildungskosten und geringeren Ausfallzeiten der Mitarbeiter. Die am weitesten verbreitete Form des elektronischen Ler nens ist die Wissensübermittlung durch so genannte Web-Based-Trainings. Die Lern inhalte liegen dabei zentral auf einem Server und können über eine Weboberfläche abgerufen werden. Kern einer solchen Anwendung ist eine Datenbank, in der die Lerninhalte abgelegt sind. Das Lernprogramm proto kolliert alle Benutzerinteraktionen und speichert sie in der Datenbank ab. Die meisten E-Learning-Systeme nutzen diesen Datenbestand nur unzu reichend, obwohl durch Anwendung bestimmter Datamining-Verfahren wertvolle Er kenntnisse aus diesen Datensätzen abgeleitet werden können. Der Autor stellt anhand von Praxisbeispielen mögliche Auswertungsformen dar und liefert gleichzeitig Hilfestellung, wie die gewonnenen Erkenntnisse am wirkungs vollsten präsentiert werden können. Das Buch richtet sich an IT-Ent schei dungs träger und Weiterbildungsverantwortliche, die sich eingehender mit den Themengebieten E-Learning und Datamining beschäftigen möchten.
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