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Engineering Data-Driven Adaptive Trust-based e-Assessment Systems (eBook)

Challenges and Infrastructure Solutions
eBook Download: PDF
2019
327 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-29326-0 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Engineering Data-Driven Adaptive Trust-based e-Assessment Systems -
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This book shares original innovations, research, and lessons learned regarding teaching and technological perspectives on trust-based learning systems. Both perspectives are crucial to enhancing the e-Assessment process.

In the course of the book, diverse areas of the computer sciences (machine learning, biometric recognition, cloud computing, and learning analytics, amongst others) are addressed. In addition, current trends, privacy, ethical issues, technological solutions, and adaptive educational models are described to provide readers with a global view on the state of the art, the latest challenges, and potential solutions in e-Assessment. As such, the book offers a valuable reference guide for industry, educational institutions, researchers, developers, and practitioners seeking to promote e-Assessment processes.

Erscheint lt. Verlag 18.10.2019
Reihe/Serie Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies
Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies
Zusatzinfo XXIII, 327 p. 71 illus., 65 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Technik
Schlagworte Auditing Tools for Reliable Cloud Services • Authentication and Authorship Systems • Awareness Services for Learners and Teachers • Case Studies and Applications • Description and Composition of Learning Services • Emerging Trends in e-Assessment Services • Engineering Learning Analytics and Services • Ethical, Legal and Privacy Considerations for Data Analysis • evaluation methodologies • Learner Biometric Profile Modelling • management information systems • Modelling Knowledge Domains, Learner Modelling • Performance Metrics, Benchmarks and Data Sets • Scalable Data Mining for Analytics • Services for Large-scale Data Analysis and Mining • Services for Metadata Management and Trust • Trust-based Assessment Systems
ISBN-10 3-030-29326-2 / 3030293262
ISBN-13 978-3-030-29326-0 / 9783030293260
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