Applying Machine Learning in Science Education Research
Langue : anglais
Edité par Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Peter Wulff, Marcus Kubsch And Christina Krist, Springer, 2025
- Livre broché
- Neuf
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This open access textbook offers science education researchers a hands-on guide for learning, critically examining, and integrating machine learning (ML) methods into their science education research projects. These methods power many artificial intelligence (AI)-based technologies and are widely adopted in science education research. ML can expand the methodological toolkit of science education researchers and provide novel opportunities to gain insights on science-related learning and teaching processes, however, applying ML poses novel challenges and is not suitable for every research context.The volume first introduces the theoretical underpinnings of ML methods and their connections to methodological commitments in science education research. It then presents exemplar case studies of ML uses in both formal and informal science education settings. These case studies include open-source data, executable programming code, and explanations of the methodological criteria and commitments guiding ML use in each case. The textbook concludes with a discussion of opportunities and potential future directions for ML in science education.This textbook is a valuable resource for science education lecturers, researchers, under-graduate, graduate and postgraduate students seeking new ways to apply ML in their work. 369 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9783031742262
- Titre
- Applying Machine Learning in Science Education Research
- Auteur
- Peter Wulff
- Éditeur
- Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Peter Wulff, Marcus Kubsch And Christina Krist, Springer
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3031742265
- ISBN à 13 chiffres
- 9783031742262
- Dimensions
- 235x155x35 mm
- Série
- Livre 57 sur 57: Springer Texts in Education
This open access textbook offers science education researchers a hands-on guide for learning, critically examining, and integrating machine learning (ML) methods into their science education research projects. These methods power many artificial intelligence (AI)-based technologies and are widely adopted in science education research. ML can expand the methodological toolkit of science education researchers and provide novel opportunities to gain insights on science-related learning and teaching processes, however, applying ML poses novel challenges and is not suitable for every research context.
The volume first introduces the theoretical underpinnings of ML methods and their connections to methodological commitments in science education research. It then presents exemplar case studies of ML uses in both formal and informal science education settings. These case studies include open-source data, executable programming code, and explanations of the methodological criteria and commitments guiding ML use in each case. The textbook concludes with a discussion of opportunities and potential future directions for ML in science education.
This textbook is a valuable resource for science education lecturers, researchers, under-graduate, graduate and postgraduate students seeking new ways to apply ML in their work.
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À propos de l’auteur
Peter Wulff works in the field of physics education research and science education research. He developed machine learning-based models to automatically assess pre-service physics teachers' written reflections as well as physics problem solving. This work was published in peer-reviewed science education journals and journals specifying on artificial intelligence research in education. His work was funded by the Federal Ministry of Education and Research, Germany, and foundations.
Marcus Kubsch works in the area of science education research. He has used machine learning methods to detect students' emotions in multimodal data and to automatically provide feedback for pre-service teachers' homework assignments. He is currently leading two large research projects that investigate the potentials of machine learning to identify K-12 students' trajectories in science and automatically provide individualized feedback.
Christina Krist conducts research in science education focused on the epistemologies and ethics guiding K-12 students' participation in science practices. She has been the recipient of both Dissertation and Postdoctoral Fellowships from the NAEd/Spencer Foundation. She is currently the PI of an NSF-funded project developing new methodologies that leverage machine learning in qualitatively analyzing visual and audio features of classroom video data.
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Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
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Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
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