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자료유형
학술저널
저자정보
Rajeshwar Singh (G.H. RAISONI INSTITUTE) Mudassir Shaikhm (G.H. RAISONI INSTITUTE) Sharad Chauhan (G.H. RAISONI INSTITUTE)
저널정보
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 제5권 제5호
발행연도
2015.10
수록면
129 - 143 (15page)
DOI
http://dx.doi.org/10.14257/AJMAHS.2015.10.51

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Students’ informal conversations on social media (e.g. Twitter, Facebook) shed light into their educational experiences?opinions, feelings, and concerns about the learning process. Data from such un-instrumented environments can provide valuable knowledge to inform student learning. Analyzing such data, however, can be challenging. The complexity of students’ experiences reflected from social media content requires human interpretation. However, the growing scale of data demands automatic data analysis techniques. In this paper, we developed a workflow to integrate both qualitative analysis and large-scale data mining techniques. We focus on engineering students’ Twitter posts to understand issues and problems in their educational experiences. We will be making use of certain algorithms for Data mining and APIs for extracting data out of the social media platforms.
#Social Media #Learning Experience #Social Data #algorithms #Social Suvey

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