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Computational Psychometrics: New Methodologies for a New Generation of Digital Learning and Assessment

With Examples in R and Python
BuchGebunden
262 Seiten
Englisch
Springererschienen am14.12.20211st ed. 2021
This book defines and describes a new discipline, named computational psychometrics, from the perspective of new methodologies for handling complex data from digital learning and assessment.mehr
Verfügbare Formate
BuchGebunden
EUR160,49
BuchKartoniert, Paperback
EUR106,99
E-BookPDF1 - PDF WatermarkE-Book
EUR96,29

Produkt

KlappentextThis book defines and describes a new discipline, named computational psychometrics, from the perspective of new methodologies for handling complex data from digital learning and assessment.
Details
ISBN/GTIN978-3-030-74393-2
ProduktartBuch
EinbandartGebunden
Verlag
Erscheinungsjahr2021
Erscheinungsdatum14.12.2021
Auflage1st ed. 2021
ReiheMethodology of Educational Measurement and Assessment
Seiten262 Seiten
SpracheEnglisch
IllustrationenX, 262 p. 1 illus.
Artikel-Nr.16383293

Inhalt/Kritik

Inhaltsverzeichnis
1. Introduction. Computational Psychometrics: Towards a Principled Integration of Data Science and Machine Learning Techniques into Psychometrics (Alina A. von Davier, Robert Mislevy and Jiangang Hao).- Part I. Conceptualization. 2. Next generation learning and assessment: what, why and how (Robert Mislevy).- 3. Computational psychometrics (Alina A. von Davier, Kristen DiCerbo and Josine Verhagen).- 4. Virtual performance-based assessments (Jessica Andrews-Todd, Robert Mislevy, Michelle LaMar and Sebastiaan de Klerk).- 5. Knowledge Inference Models Used in Adaptive Learning (Maria Ofelia Z. San Pedro and Ryan S. Baker).- Part II. Methodology. 6. Concepts and models from Psychometrics (Robert Mislevy and Maria Bolsinova).- 7. Bayesian Inference in Large-Scale Computational Psychometrics (Gunter Maris, Timo Bechger and Maarten Marsman).- 8. Data science perspectives (Jiangang Hao and Robert Mislevy).- 9. Supervised machine learning (Jiangang Hao).- 10. Unsupervised machine learning (Pak Chunk Wong).- 11. AI and deep learning for educational research (Yuchi Huang and Saad M. Khan).- 12. Time series and stochastic processes (Peter Halpin, Lu Ou and Michelle LaMar).- 13. Social network analysis (Mengxiao Zhu).- 14. Text mining and automated scoring (Michael Flor and Jiangang Hao).mehr

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