University of Texas Arlington

학습 분석 과학 석사(MSLA)

개요

학습 분석의 과학 석사(MSLA)는 복잡한 사회-기술적 환경에서 학습, 센스메이킹 및 지식 프로세스의 디지털화에 영향을 받는 분야에서 경력을 쌓고자 하는 개인을 대상으로 합니다. 이 프로그램은 사람과 시스템이 지식을 생산하는 방법에 대한 통찰력을 얻기 위해 데이터를 사용하는 방법을 배우는 데 관심이 있는 모든 사람에게 이상적입니다.

프로그램 정보

MSLA는 교육, 비영리, 정부 및 기업 환경을 포함한 다양한 산업 분야에서 학습 분석 전문가에 대한 증가하는 수요를 충족할 수 있도록 다양한 배경을 가진 학생들을 준비시킬 것입니다. 졸업생들은 점점 더 복잡해지는 글로벌 지식 경제에서 일하는 데 중요한 기술을 습득하고 조직의 리더가 될 수 있는 유리한 위치에 서서 학습의 미래를 준비합니다.

온라인 2년 프로그램은 6개의 핵심 과정, 다양한 주제로 구성된 4개의 선택과목, 공동 캡스톤 프로젝트(36학점)로 구성됩니다.

학위 계획

학습 분석의 과학 석사에는 삼십육(36) 학점이 필요합니다. 필수 과정은 다음과 같습니다.

• 핵심 과정(18시간): LAPS 5310, 5320, 5330, 5340, 5350, 5360
• 4개 선택과목(12시간) 출발: LAPS 5370, 5375, 5376, 5377, 5378, 5380, 5388, 5390, 5391, 5392, 5393, 5394, 5395
• 캡스톤(6시간): LAPS 5610

예비 학생이 이전 교과 과정에서 충분한 통계 경험이 없는 경우 핵심 교과 과정이 끝날 때 평준화 과정으로 LAPS 5370 – 통계 분석 소개를 수강해야 할 수 있습니다. 이 과정은 4가지 필수 선택 과목 중 하나로 간주됩니다.

30시간의 교과 과정(18시간 핵심, 12시간 선택)을 완료하고 프로그램 코디네이터의 승인을 받은 후 학생들은 LAPS 5610 캡스톤 과정에 등록할 수 있습니다. 학생들은 교수 멘토와 함께 5~6명의 다양한 그룹으로 구성되며, 소규모 그룹은 다양한 기술을 가진 학생들을 결합하고 커뮤니티와 협업을 강조하도록 설계됩니다. 학생들은 실제 교육 데이터 세트의 분석을 포함하는 소규모 통합 프로젝트를 완료하기 위해 이전 교과 과정에서 배운 프로그램 지식과 기술을 적용합니다. 학생들은 소규모 장학금을 제공하는 경쟁력 있는 인턴십에 지원할 기회를 갖게 됩니다. 학생이 이 과정에 등록하면 관석을 성공적으로 마칠 때까지 계속 등록해야 합니다. 단, 최대 4회입니다.

**참고: 현재 학습 분석 프로그램의 학생은 박사 과정을 완료하기 위해 통과 석사 학위를 취득하지 못할 수 있습니다.

다음은 학습 프로그램의 예입니다.

1년차(가을)

• LAPS 5310 학습 분석 기초
• LAPS 5360 데이터 분석 및 R 소개

1년차(봄)

• LAPS 5320 실험 설계 및 방법론
• LAPS 5330 학습 및 학습 과학 심리학

1년차(여름)

• LAPS 5340 빅 데이터 방법
• LAPS 5350 학습 분석의 개인 정보 및 윤리

2년차(가을)

• 선택 과목 2 개

2년차(봄)

• 선택 과목 2 개

2년차(여름)

• LAPS 5610 캡스톤

현재 선택 사항은 다음과 같습니다.

• LAPS 5370 통계분석 입문(평준화 과정)
• LAPS 5375 확률 및 통계적 추론
• LAPS 5376 응용 회귀 분석
• LAPS 5377 선형 모델 및 실험 설계
• LAPS 5378 다차원 확장 및 클러스터링
• 프로그램 평가를 위한 LAPS 5380 인과 추론
• LAPS 5388 교육 데이터 관리 및 학습 분석의 고급 방법
• LAPS 5390 학습 설계 분석
• LAPS 5391 독립 연구
• LAPS 5392 인지, 컴퓨터 및 메타인지
• LAPS 5393 교육 연구를 위한 자연어 처리
• LAPS 5394 소셜 네트워크 분석
• LAPS 5395 인간 및 인공 인지

채용 정보

• 데이터 과학자
• 교육 관리자
• 학습 디자이너
• 연구/데이터 분석가
• 평가

왜 우리를 선택 했습니까?

• 전 세계의 일하는 전문가를 지원하기 위해 집단 기반 입학을 지원하는 온라인 프로그램입니다.
• 최고의 학습 분석 전문가가 진행하는 과정.
• 교수진, 학생 및 외부 파트너와 협력하여 현실 세계의 복잡한 사회 기술적 문제를 해결합니다.
• 현재의 혁신적인 방법과 도구에 대한 기술 개발.

입학 요건

교수진과 직원은 프로그램 입학을 위해 모든 지원자를 평가할 것이며 다음 기준을 충족하는 지원자에게 우선권이 주어집니다.

1. 학부 전체 GPA 3.2

2. 모국어가 영어가 아닌 지원자는 대학원 과정에서 성공할 수 있는 충분한 수준의 영어 능력을 입증해야 합니다. 이 요구 사항은 공인된 미국 기관에서 학사 학위를 소지한 영어가 모국어가 아닌 경우 면제됩니다. 지원자는 종이 기반 TOEFL에서 최소 550점, 컴퓨터 기반 TOEFL에서 최소 213점, TSE에서 최소 40점, IELTS에서 최소 6.5점 또는 최소 TOEFL IBT 총점 79점. 또한, TOEFL IBT 응시 시, 쓰기 영역에서 최소 22점, 말하기 영역에서 21점, 읽기 영역에서 20점, 듣기 영역에서 16점 이상을 선호합니다. 그러나 모든 대학원 프로그램에 대한 입학은 제한적이고 경쟁적입니다. 최소 입학 요건을 충족한다고 해서 합격이 보장되는 것은 아니며 프로그램은 더 높은 점수를 받은 학생에게 우선권을 줄 수 있습니다. ETS 또는 IELTS가 UT 알링턴에 직접 제출한 점수만 허용됩니다.

현재 이 프로그램에 입학하기 위해 GRE가 필요하지 않습니다.

이 기준을 충족하지 못하는 학생은 대학원의 일반 입학 요건을 모두 충족하는 경우 여전히 고려될 수 있습니다. 입학은 경쟁적이며 입학 요건을 충족한다고 해서 프로그램에 합격할 수 있는 것은 아닙니다.

미국 이외의 지역에 거주하고 F-1 또는 J-1 학생 신분을 설정할 계획이 없는 예비 유학생은 프로그램 입학 자격이 있습니다. 다음을 가진 예비 학생:

• F-1 또는 J-1 비자 상태 및 미국 거주자는 프로그램 입학 자격이 없습니다.
• F-2 비자 상태는 프로그램 입학 자격이 있지만 학기당 3학점을 초과할 수 없습니다.
• 프로그램에 대한 코호트 모델(과정 제공에 대한 특정 일정이 있는 학기당 6시간)을 감안할 때 이는 진행하고 빠르게 완료하기가 어렵다는 것을 의미합니다.
  • 프로그램에 대한 코호트 모델(과정 제공에 대한 특정 일정이 있는 학기당 6시간)을 감안할 때 이는 진행하고 빠르게 완료하기가 어렵다는 것을 의미합니다.
• J-2 비자 상태는 프로그램 입학 자격이 있습니다.
• B-1 또는 B-2 비자 상태는 이 프로그램에 입학할 수 없습니다.

지망생은 언제든지 지원할 수 있지만 2021년 가을 학기 마감일은 2021년 7월 30일입니다. 가능할 수도 있지만 그 이후의 입학을 보장할 수는 없습니다. 이 마감일은 일반 대학 지원 마감일과 다릅니다. 지원서를 적시에 처리하고 검토할 수 있도록 부서 마감일을 준수하는 것은 학생의 책임입니다.