Master of Science in leeranalyse (MSLA)
University of Texas Arlington
Belangrijke informatie
Campuslocatie
Arlington, Verenigde Staten
Talen
Engels
Studieformaat
Afstand leren
Duur
18 - 24 maanden
Tempo
Full time
Collegegeld
USD 11.044 *
Deadline voor aanmelding
Informatie aanvragen
Eerste startdatum
Informatie aanvragen
* voor het studiejaar 2021-2022
Invoering
Overzicht
De Master of Science in learning analytics (MSLA) is bedoeld voor personen die een carrière willen nastreven op gebieden die worden beïnvloed door de digitalisering van leer-, betekenisgevings- en kennisprocessen in complexe sociaal-technische omgevingen. Dit programma is ideaal voor iedereen die geïnteresseerd is in het leren gebruiken van data om inzicht te krijgen in hoe mensen en systemen kennis produceren.
Over het programma
De MSLA bereidt studenten met verschillende achtergronden voor om te voldoen aan de groeiende vraag naar professionals op het gebied van learning analytics in verschillende sectoren, waaronder onderwijs, non-profitorganisaties, de overheid en zakelijke instellingen. Afgestudeerden zullen cruciale vaardigheden verwerven om te werken in een steeds complexere mondiale kenniseconomie en goed gepositioneerd zijn om leiders in hun organisaties te worden en hen voor te bereiden op de toekomst van leren.
Het online, tweejarige programma bestaat uit zes kerncursussen, vier keuzevakken bestaande uit een verscheidenheid aan onderwerpen en een gezamenlijk sluitstukproject (36 studiepunten).
Gradenplan
Zesendertig (36) studiepunten zijn vereist voor de Master of Science in Learning Analytics. Vereiste cursussen zijn de volgende:
- Kerncursussen (18 uur): LAPS 5310, 5320, 5330, 5340, 5350, 5360
- Vier keuzevakken (12 uur) van: LAPS 5370, 5375, 5376, 5377, 5378, 5380, 5388, 5390, 5391, 5392, 5393, 5394, 5395
- Sluitsteen (6 uur): LAPS 5610
Als een toekomstige student niet voldoende statistische ervaring heeft met eerdere cursussen, kan van hem worden verlangd dat hij LAPS 5370 - Inleiding tot statistische analyse als een nivelleringscursus volgt aan het einde van zijn kerncursussen. Deze cursus zou tellen als een van de vier verplichte keuzevakken.
Na het voltooien van 30 uur cursussen (18 uur kern, 12 uur keuzevak) en goedkeuring van de programmacoördinator, kunnen studenten zich inschrijven voor de LAPS 5610 Capstone-cursus. Studenten werken in diverse groepen van 5 tot 6 studenten samen met een facultaire mentor, en de kleine groepen zullen worden ontworpen om studenten te combineren met verschillende vaardigheden en de nadruk te leggen op gemeenschap en samenwerking. Studenten passen programmakennis en -vaardigheden toe die ze in eerdere cursussen hebben geleerd om een kleinschalig, integratief project te voltooien dat de analyse van een echte, educatieve dataset omvat. Studenten krijgen de mogelijkheid om competitieve stages aan te vragen die kleine beurzen opleveren. Zodra de student zich inschrijft voor deze cursus, moet hij zich er continu voor inschrijven totdat hij zijn sluitstuk met succes heeft voltooid, maar niet meer dan 4 keer.
**Opmerking: op dit moment mogen studenten in het Learning Analytics-programma geen Master in Passing behalen om een Ph.D.
Hier is een voorbeeld van een studieprogramma:
Jaar 1 (herfst)
- LAPS 5310 Basisprincipes van leeranalyse
- LAPS 5360 Inleiding tot gegevensanalyse en R
Jaar 1 (lente)
- LAPS 5320 Experimenteel ontwerp en methodologie
- LAPS 5330 Psychologie van leren en leerwetenschappen
Jaar 1 (zomer)
- LAPS 5340 Big Data-methoden
- LAPS 5350 Privacy en ethiek in leeranalyse
Jaar 2 (herfst)
- Twee (2) keuzevakken
Jaar 2 (lente)
- Twee (2) keuzevakken
Jaar 2 (zomer)
- LAPS 5610 sluitsteen
Huidige keuzevakken zijn onder meer:
- LAPS 5370 Inleiding tot statistische analyse (nivelleringscursus)
- LAPS 5375 Waarschijnlijkheid en statistische gevolgtrekking
- LAPS 5376 Toegepaste regressieanalyse
- LAPS 5377 lineaire modellen en experimenteel ontwerp
- LAPS 5378 Multidimensionaal schalen en clusteren
- LAPS 5380 Causale Inferentie voor Programma Evaluatie
- LAPS 5388 Geavanceerde methoden in educatief gegevensbeheer en leeranalyse
- LAPS 5390 Learning Design Analytics
- LAPS 5391 onafhankelijk onderzoek
- LAPS 5392 Cognitie, computers en metacognitie
- LAPS 5393 Natuurlijke taalverwerking voor onderwijsonderzoek
- LAPS 5394 Sociale netwerkanalyse
- LAPS 5395 Menselijke en kunstmatige cognitie
Carrièremogelijkheden
- Data scientist
- Onderwijsbeheerder
- Leerontwerper
- Onderzoek/Data Analist
- evaluatie
Waarom voor ons kiezen?
- Online programma met cohort-gebaseerde opnames om werkende professionals over de hele wereld te ondersteunen.
- Cursussen gegeven door vooraanstaande experts op het gebied van learning analytics.
- Samenwerking met docenten, studenten en externe partners om echte, complexe, sociaal-technische uitdagingen aan te pakken.
- Vaardigheidsontwikkeling voor huidige en innovatieve methoden en tools.
Toelatingseisen
Faculteit en personeel evalueren alle aanvragers voor toelating tot het programma en prioriteit wordt gegeven aan aanvragers die aan de volgende criteria voldoen:
1. Algehele niet-gegradueerde GPA van 3.2
2. Een kandidaat wiens moedertaal geen Engels is, moet blijk geven van een voldoende niveau van vaardigheid met de Engelse taal om succes in graduate studies te verzekeren. Van deze vereiste wordt afgezien voor niet-moedertaalsprekers van het Engels die in het bezit zijn van een bachelordiploma van een geaccrediteerde Amerikaanse instelling. Van aanvragers wordt verwacht dat ze een score van ten minste 550 indienen op de papieren TOEFL, een score van ten minste 213 op de computergebaseerde TOEFL, een minimumscore van 40 op de TSE, een minimumscore van 6.5 op de IELTS, of een minimale TOEFL IBT-totaalscore van 79. Verder, wanneer de TOEFL IBT wordt afgenomen, hebben sectiescores van ten minste 22 op het schrijfgedeelte, 21 op het sprekende gedeelte, 20 op het leesgedeelte en 16 op het luistergedeelte de voorkeur. De toelating tot elk afstudeerprogramma is echter beperkt en competitief. Het voldoen aan de minimale toelatingseisen is geen garantie voor acceptatie en opleidingen kunnen de voorkeur geven aan studenten met hogere scores. Alleen scores die rechtstreeks door ETS of IELTS aan UT Arlington zijn ingediend, zijn acceptabel.
Op dit moment is de GRE niet vereist voor toelating tot dit programma.
Studenten die niet aan deze criteria voldoen, kunnen alsnog in aanmerking komen als zij voldoen aan alle algemene toelatingseisen van de Graduate School. De toelating is competitief en het voldoen aan de toelatingseisen zorgt niet voor acceptatie in het programma.
Toekomstige internationale studenten die buiten de VS wonen en geen plannen hebben om de F-1- of J-1-studentenstatus vast te stellen, komen in aanmerking voor toelating tot het programma. Aankomende studenten die:
- F-1 of J-1 visumstatus en verblijf in de VS komen niet in aanmerking voor toelating tot het programma.
- De F-2-visumstatus komt in aanmerking voor toelating tot het programma, maar kan niet meer dan drie (3) credit-uren per semester in beslag nemen.
- Gezien het cohortmodel voor het programma (zes (6) uur per semester met een specifiek schema voor het cursusaanbod), betekent dit dat het moeilijk zou zijn om vooruitgang te boeken en snel te voltooien.
- De J-2-visumstatus komt in aanmerking voor toelating tot het programma.
- De visumstatus B-1 of B-2 komt niet in aanmerking voor toelating tot dit programma.
Toekomstige studenten kunnen zich op elk moment aanmelden, maar de deadline voor het najaarssemester 2021 is 30 juli 2021. Hoewel het mogelijk is, kunnen we toelating na die datum niet garanderen. Houd er rekening mee dat deze deadline verschilt van de algemene aanvraagdeadline van de universiteit. Het is de verantwoordelijkheid van de student om zich te houden aan de afdelingsdeadlines om te zorgen voor een tijdige verwerking en beoordeling van hun aanvraag.
English Language Requirements
Certificeer uw Engelse taalvaardigheid met de Duolingo Engelse test! De DET is een handige, snelle en betaalbare online test Engels die wordt geaccepteerd door meer dan 4.000 universiteiten (zoals deze) over de hele wereld.