Master of Science în Învățarea Analiticii (MSLA)
University of Texas Arlington
Informatie cheie
Locația campusului
Arlington, Statele Unite ale Americii
Limbi Străine
Engleză
Formatul de studiu
Învățământ la Distanță
Durata
18 - 24 months
Ritm
La zi
Taxe de școlarizare
USD 11.044 *
Termen limită de aplicare
Contactează şcoala
Cea mai devreme dată de începere
Contactează şcoala
* pentru anul universitar 2021-2022
Introducere
Prezentare generală
Master of Science în învățarea analizei (MSLA) este destinat persoanelor care doresc să urmeze o carieră în domenii care sunt afectate de digitalizarea proceselor de învățare, de creare a sensurilor și de cunoaștere în medii socio-tehnice complexe. Acest program este ideal pentru oricine este interesat să învețe cum să folosească datele pentru a obține informații despre modul în care oamenii și sistemele produc cunoștințe.
Despre programul
MSLA va pregăti studenții care provin din medii diferite pentru a satisface cererea tot mai mare de profesioniști în domeniul analizei de învățare într-o varietate de industrii, inclusiv educație, organizații nonprofit, guvern și setări corporative. Absolvenții vor dobândi abilități critice pentru a lucra într-o economie globală a cunoașterii din ce în ce mai complexă și vor fi bine poziționați pentru a deveni lideri în organizațiile lor, pregătindu-i pentru viitorul învățării.
Programul online, de doi ani, constă din șase cursuri de bază, patru cursuri elective compuse dintr-o varietate de subiecte și un proiect colaborativ capstone (36 ore de credit).
Gradul de planificare
Treizeci și șase (36) de ore de credit sunt necesare pentru Master of Science in Learning Analytics. Cursurile obligatorii sunt următoarele:
- Cursuri de bază (18 ore): LAPS 5310, 5320, 5330, 5340, 5350, 5360
- Patru elective (12 ore) de la: LAPS 5370, 5375, 5376, 5377, 5378, 5380, 5388, 5390, 5391, 5392, 5393, 5394, 5395
- Capstone (6 ore): LAPS 5610
Dacă un potențial student nu are suficientă experiență statistică în cursurile anterioare, este posibil să i se solicite să ia LAPS 5370 - Introducere în analiza statistică ca curs de nivelare la sfârșitul cursurilor de bază. Acest curs s-ar număra ca unul dintre cele patru electives necesare.
După finalizarea a 30 de ore de cursuri (18 ore de bază, 12 ore elective) și primirea aprobării de la coordonatorul programului, studenții se pot înscrie la cursul LAPS 5610 Capstone. Elevii vor lucra în diferite grupuri de 5 până la 6 studenți împreună cu un mentor al facultății, iar grupurile mici vor fi concepute pentru a combina studenții cu seturi de abilități diverse și pentru a sublinia comunitatea și colaborarea. Elevii vor aplica cunoștințele programului și abilitățile învățate în cursurile anterioare pentru a finaliza un proiect integrativ la scară mică, care implică analiza unui set de date educaționale din lumea reală. Studenții vor avea posibilitatea de a aplica pentru stagii competitive care vor oferi burse mici. Odată ce studentul se înscrie la acest curs, trebuie să se înscrie continuu la acesta până când își finalizează cu succes piatra de temelie, dar nu mai mult de 4 ori.
** Notă: În acest moment, studenții din programul Learning Analytics nu pot obține un master în promovare pentru a finaliza un doctorat.
Iată un exemplu de program de studiu:
Anul 1 (toamna)
- LAPS 5310 Noțiuni fundamentale de analiză a învățării
- LAPS 5360 Introducere în analiza datelor și R
Anul 1 (primăvară)
- LAPS 5320 Proiectare și metodologie experimentală
- LAPS 5330 Psihologia învățării și științelor învățării
Anul 1 (vară)
- LAPS 5340 Metode Big Data
- LAPS 5350 Privacy and Ethics in Learning Analytics
Anul 2 (toamna)
- Doi (2) electivi
Anul 2 (primăvară)
- Doi (2) electivi
Anul 2 (vară)
- LAPS 5610 Capstone
Opțiunile curente includ:
- LAPS 5370 Introducere în analiza statistică (curs de nivelare)
- LAPS 5375 Probabilitate și inferență statistică
- LAPS 5376 Analiza regresiei aplicate
- LAPS 5377 Modele liniare și design experimental
- LAPS 5378 Scalare și clustere multidimensionale
- LAPS 5380 Inferință cauzală pentru evaluarea programului
- LAPS 5388 Metode avansate în gestionarea datelor educaționale și analiza învățării
- LAPS 5390 Learning Design Analytics
- LAPS 5391 Studiu independent
- LAPS 5392 Cognition, Calculators, and Metacognition
- LAPS 5393 Prelucrarea limbajului natural pentru cercetarea educațională
- LAPS 5394 Analiza rețelelor sociale
- LAPS 5395 Cogniție umană și artificială
Oportunități de carieră
- Cercetător de date
- Administrator de educație
- Designer de învățare
- Analist de cercetare / date
- Evaluare
De ce să ne alegeți?
- Program online cu admitere bazate pe cohorte pentru a sprijini profesioniștii care lucrează în întreaga lume.
- Cursuri predate de experți principali în analiza învățării.
- Colaborare cu profesori, studenți și parteneri externi pentru a aborda provocările din lumea reală, complexe, socio-tehnice.
- Dezvoltarea abilităților pentru metode și instrumente actuale și inovatoare.
Cerințe de admitere
Facultatea și personalul vor evalua toți solicitanții de admitere la program și prioritatea va fi acordată candidaților care îndeplinesc următoarele criterii:
1. Valoarea generală generală de licență de 3,2
2. Un solicitant a cărui limbă maternă nu este engleza trebuie să demonstreze un nivel suficient de abilitate în limba engleză pentru a asigura succesul în studiile postuniversitare. Această cerință va fi renunțată pentru vorbitorii de limbi străine care vorbesc limba engleză care dețin o diplomă de licență de la o instituție acreditată din SUA. Solicitanții trebuie să prezinte un scor de cel puțin 550 pe TOEFL pe hârtie, un scor de cel puțin 213 pe TOEFL pe computer, un scor minim de 40 pe TSE, un scor minim de 6,5 pe IELTS sau un scor total TOEFL IBT de 79. În plus, când se ia TOEFL IBT, sunt preferate scoruri secționale de cel puțin 22 pe secțiunea de scriere, 21 pe secțiunea de vorbire, 20 pe secțiunea de citire și 16 pe secțiunea de ascultare. Cu toate acestea, admiterea la orice program de absolvent este limitată și competitivă. Respectarea cerințelor minime de admitere nu garantează acceptarea și programele pot da preferință studenților cu scoruri mai mari. Sunt acceptate doar scorurile transmise direct de ETS sau IELTS către UT Arlington.
În acest moment, GRE nu este necesar pentru admiterea la acest program.
Studenții care nu îndeplinesc aceste criterii pot fi totuși luați în considerare dacă îndeplinesc toate cerințele generale de admitere ale școlii universitare. Admiterea este competitivă și îndeplinirea cerințelor de admitere nu va asigura acceptarea în program.
Studenții internaționali potențiali care locuiesc în afara SUA și nu au planuri pentru stabilirea statutului de student F-1 sau J-1 sunt eligibili pentru admiterea în program. Studenții potențiali care au:
- Statutul de viză F-1 sau J-1 și reședința în SUA nu sunt eligibile pentru admiterea în program.
- Statutul de viză F-2 este eligibil pentru admiterea în program, dar poate dura cel mult trei (3) ore de credit pe semestru.
- Având în vedere modelul de cohortă pentru program (șase (6) ore pe termen, cu un program specific pentru ofertele de cursuri), acest lucru înseamnă că ar fi dificil să progresezi și să finalizezi rapid.
- Statutul de viză J-2 este eligibil pentru admiterea în program.
- Statutul de viză B-1 sau B-2 nu este eligibil pentru admiterea în acest program.
Studenții potențiali pot aplica oricând, dar termenul limită pentru semestrul toamna 2021 este 30 iulie 2021. Deși este posibil, nu putem garanta admiterea după această dată. Vă rugăm să rețineți că acest termen este diferit de termenul general de depunere a cererilor universitare. Este responsabilitatea studentului să respecte termenele departamentale pentru a asigura procesarea și revizuirea în timp util a cererii lor.
English Language Requirements
Certificați-vă cunoștințele de limba engleză cu testul de engleză Duolingo! DET este un test de engleză online convenabil, rapid și accesibil, acceptat de peste 4.000 de universități (ca aceasta) din întreaga lume.