Магистр наук в области аналитики обучения (MSLA)

обзор

Магистр наук в области аналитики обучения (MSLA) предназначен для людей, которые хотят продолжить карьеру в областях, на которые влияет оцифровка процессов обучения, осмысления и знаний в сложных социотехнических условиях. Эта программа идеально подходит для всех, кто хочет научиться использовать данные, чтобы понять, как люди и системы производят знания.

О программе

MSLA будет готовить студентов разного происхождения для удовлетворения растущего спроса на профессионалов в области обучения аналитике в самых разных отраслях, включая образование, некоммерческие, государственные и корпоративные. Выпускники получат важные навыки для работы во все более сложной глобальной экономике знаний и смогут стать лидерами в своих организациях, подготовив их к обучению в будущем.

Двухлетняя онлайн-программа состоит из шести основных курсов, четырех факультативов, состоящих из различных тем, и совместного проекта Capstone (36 кредитных часов).

Градостроительный план

Тридцать шесть (36) кредитных часов требуется для получения степени магистра наук в области аналитики обучения. Обязательные курсы:

• Основные курсы (18 часов): LAPS 5310, 5320, 5330, 5340, 5350, 5360
• Четыре факультатива (12 часов) от: LAPS 5370, 5375, 5376, 5377, 5378, 5380, 5388, 5390, 5391, 5392, 5393, 5394, 5395
• Capstone (6 часов): LAPS 5610

Если будущий студент не имеет достаточного статистического опыта в предыдущей курсовой работе, от него может потребоваться пройти курс LAPS 5370 - Введение в статистический анализ в качестве выравнивающего курса в конце своей основной курсовой работы. Этот курс будет считаться одним из четырех обязательных факультативов.

После завершения 30 часов курсовой работы (18 часов основных, 12 часов по выбору) и получения одобрения координатора программы студенты могут записаться на курс LAPS 5610 Capstone. Студенты будут работать в различных группах от 5 до 6 студентов вместе с наставником факультета, а небольшие группы будут созданы для объединения студентов с различными наборами навыков и акцентирования внимания на сообществе и сотрудничестве. Студенты будут применять программные знания и навыки, полученные в ходе предшествующих курсовых работ, для завершения небольшого интегративного проекта, включающего анализ набора реальных образовательных данных. У студентов будет возможность подать заявку на конкурсную стажировку, которая обеспечит небольшие стипендии. После того, как студент зачисляется на этот курс, он должен непрерывно записываться на него, пока не завершит успешно завершающий курс, но не более 4 раз.

** Примечание. В настоящее время учащиеся программы Learning Analytics могут не получить степень магистра, чтобы получить степень доктора философии.

Вот примерная программа обучения:

Год 1 (осень)

• LAPS 5310 Основы обучающей аналитики
• LAPS 5360 Введение в анализ данных и R

Год 1 (Весна)

• LAPS 5320 Экспериментальный дизайн и методология
• LAPS 5330 Психология обучения и обучающих наук

Год 1 (лето)

• LAPS 5340 Методы больших данных
• LAPS 5350 Конфиденциальность и этика в обучающей аналитике

Год 2 (осень)

• Два (2) факультативных

Год 2 (Весна)

• Два (2) факультативных

Год 2 (лето)

• LAPS 5610 Capstone

Текущие факультативы включают:

• LAPS 5370 Введение в статистический анализ (курс выравнивания)
• LAPS 5375 Вероятность и статистический вывод
• LAPS 5376 Прикладной регрессионный анализ
• LAPS 5377 Линейные модели и экспериментальный план
• LAPS 5378 Многомерное масштабирование и кластеризация
• LAPS 5380 Причинный вывод для оценки программы
• LAPS 5388 Продвинутые методы управления образовательными данными и аналитики обучения
• LAPS 5390 Обучение аналитике проектирования
• LAPS 5391 Независимое исследование
• LAPS 5392 Познание, компьютеры и метапознание
• LAPS 5393 Обработка естественного языка для исследований в области образования
• LAPS 5394 Анализ социальных сетей
• LAPS 5395 Человеческое и искусственное познание

Карьерные возможности

• Научный сотрудник
• Администратор образования
• Обучающий дизайнер
• Исследования / Аналитик данных
• оценка

Почему выбрали нас?

• Онлайн-программа с когортным приемом для поддержки работающих профессионалов по всему миру.
• Курсы, которые проводят ведущие эксперты в области обучающей аналитики.
• Сотрудничество с преподавателями, студентами и внешними партнерами для решения реальных сложных социально-технических проблем.
• Развитие навыков современных и инновационных методов и инструментов.

Требования к кандидатам

Преподаватели и сотрудники будут оценивать всех претендентов на допуск к программе, и приоритет будет отдаваться кандидатам, которые соответствуют следующим критериям:

1. Общий средний балл по бакалавриату - 3,2

2. Кандидат, чей родной язык не английский, должен продемонстрировать достаточный уровень владения английским языком, чтобы обеспечить успех в аспирантуре. Это требование будет отменено для лиц, для которых английский язык не является родным, и которые имеют степень бакалавра в аккредитованном учреждении США. Ожидается, что абитуриенты наберут не менее 550 баллов на бумажном TOEFL, не менее 213 баллов на компьютерном TOEFL, минимальный балл 40 на TSE, минимальный балл 6.5 на IELTS или минимальный общий балл TOEFL IBT составляет 79. Кроме того, при сдаче TOEFL IBT предпочтительны баллы по разделам не менее 22 по письменной части, 21 по разговорной речи, 20 по чтению и 16 по аудиту. Однако прием в любую аспирантуру ограничен и конкурентоспособен. Выполнение минимальных требований для зачисления не гарантирует зачисление, и программы могут отдавать предпочтение студентам с более высокими баллами. Принимаются только результаты, представленные непосредственно ETS или IELTS в UT Arlington.

В настоящее время GRE не требуется для приема на эту программу.

Студенты, которые не соответствуют этим критериям, могут быть рассмотрены, если они соответствуют всем общим требованиям к поступлению в аспирантуру. Прием осуществляется на конкурсной основе, и выполнение требований к поступающим не гарантирует зачисление в программу.

Перспективные иностранные студенты, которые проживают за пределами США и не планируют устанавливать статус студента F-1 или J-1, имеют право на зачисление в программу. Перспективные студенты, у которых есть:

• Статус визы F-1 или J-1 и проживание в США не имеют права на участие в программе.
• Статус визы F-2 дает право на участие в программе, но не более трех (3) кредитных часов в семестр.
• Учитывая модель когорты для программы (шесть (6) часов в семестр с конкретным графиком предлагаемых курсов), это означает, что будет трудно продвигаться и быстро завершить.
  • Учитывая модель когорты для программы (шесть (6) часов в семестр с конкретным графиком предлагаемых курсов), это означает, что будет трудно продвигаться и быстро завершить.
• Статус визы J-2 дает право на участие в программе.
• Статус визы B-1 или B-2 не дает права на участие в этой программе.

Потенциальные студенты могут подать заявку в любое время, но крайний срок для семестра осени 2021 года - 30 июля 2021 года. Хотя это может быть возможно, мы не можем гарантировать зачисление после этой даты. Обратите внимание, что этот крайний срок отличается от общего срока подачи заявок в университет. Студент несет ответственность за соблюдение установленных на факультете сроков, чтобы обеспечить своевременную обработку и рассмотрение своего заявления.