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University of Texas Arlington Master of Science in Learning Analytics (MSLA)
University of Texas Arlington

Master of Science in Learning Analytics (MSLA)

Arlington, EUA

18 Months

Inglês

Período integral

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USD 11.044 *

Ensino a Distância

* para o ano letivo de 2021-2022

Introdução

Visão geral

O Master of Science em análise de aprendizagem (MSLA) é destinado a indivíduos que desejam seguir uma carreira em áreas que são impactadas pela digitalização de aprendizagem, criação de sentido e processos de conhecimento em ambientes sociotécnicos complexos. Este programa é ideal para qualquer pessoa interessada em aprender como usar dados para obter uma visão sobre como as pessoas e os sistemas produzem conhecimento.

Sobre o programa

O MSLA irá preparar alunos vindos de diferentes origens para atender à crescente demanda por profissionais de análise de aprendizagem em uma variedade de setores, incluindo educação, organizações sem fins lucrativos, governo e configurações corporativas. Os graduados irão adquirir habilidades críticas para trabalhar em uma economia do conhecimento global cada vez mais complexa e estar bem posicionados para se tornarem líderes em suas organizações, preparando-os para o futuro da aprendizagem.

O programa online de dois anos consiste em seis cursos básicos, quatro disciplinas eletivas compostas por uma variedade de tópicos e um projeto colaborativo de conclusão (36 horas de crédito).

Plano de Grau

São necessárias trinta e seis (36) horas de crédito para o Mestrado em Análise de Aprendizagem. Os cursos obrigatórios são os seguintes:

  • Cursos básicos (18 horas): LAPS 5310, 5320, 5330, 5340, 5350, 5360
  • Quatro eletivas (12 horas) de: LAPS 5370, 5375, 5376, 5377, 5378, 5380, 5388, 5390, 5391, 5392, 5393, 5394, 5395
  • Capstone (6 horas): LAPS 5610

Se um aluno em potencial não tiver experiência estatística suficiente em um curso anterior, ele poderá ser obrigado a fazer o LAPS 5370 - Introdução à Análise Estatística como um curso de nivelamento ao final de seu curso básico. Este curso contaria como uma das quatro disciplinas eletivas obrigatórias.

Após completar 30 horas de aula (18 horas básicas, 12 horas eletivas) e receber a aprovação do coordenador do programa, os alunos podem se inscrever no curso LAPS 5610 Capstone. Os alunos trabalharão em diversos grupos de 5 a 6 alunos, juntamente com um mentor do corpo docente, e os pequenos grupos serão projetados para combinar alunos com diversos conjuntos de habilidades e enfatizar a comunidade e a colaboração. Os alunos aplicarão o conhecimento do programa e as habilidades aprendidas em cursos anteriores para concluir um projeto integrativo de pequena escala que envolve a análise de um conjunto de dados educacionais do mundo real. Os alunos terão a oportunidade de se candidatar a estágios competitivos que proporcionarão pequenas bolsas de estudo. Depois que o aluno se inscreve neste curso, ele deve se matricular continuamente até concluir com êxito seu ponto culminante, mas não mais do que 4 vezes.

** Observação: no momento, os alunos do programa Learning Analytics não podem obter um Master's in Passing para concluir o Ph.D.

Aqui está um exemplo de programa de estudo:

Ano 1 (outono)

  • LAPS 5310 Learning Analytics Fundamentals
  • LAPS 5360 Introdução à Análise de Dados e R

Ano 1 (primavera)

  • LAPS 5320 Projeto Experimental e Metodologia
  • LAPS 5330 Psicologia da Aprendizagem e Ciências da Aprendizagem

Ano 1 (verão)

  • Métodos de Big Data LAPS 5340
  • LAPS 5350 Privacidade e Ética em Análise de Aprendizagem

Ano 2 (outono)

  • 2 (duas) eletivas

Ano 2 (primavera)

  • 2 (duas) eletivas

Ano 2 (verão)

  • LAPS 5610 Capstone

As eletivas atuais incluem:

  • LAPS 5370 Introdução à Análise Estatística (curso de nivelamento)
  • LAPS 5375 Probabilidade e inferência estatística
  • Análise de regressão aplicada LAPS 5376
  • Modelos Lineares LAPS 5377 e Projeto Experimental
  • LAPS 5378 Multidimensional Scaling and Clustering
  • LAPS 5380 Inferência Causal para Avaliação do Programa
  • LAPS 5388 Métodos Avançados em Gestão de Dados Educacionais e Análise de Aprendizagem
  • LAPS 5390 Learning Design Analytics
  • Estudo Independente LAPS 5391
  • LAPS 5392 Cognição, Computadores e Metacognição
  • LAPS 5393 Processamento de linguagem natural para pesquisa educacional
  • Análise de rede social LAPS 5394
  • LAPS 5395 Cognição Humana e Artificial

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Oportunidades de carreira

  • Cientista de dados
  • Administrador de Educação
  • Designer de Aprendizagem
  • Analista de Pesquisa / Dados
  • Avaliação

Porque escolher-nos?

  • Programa online com admissões baseadas em coorte para apoiar profissionais ativos em todo o mundo.
  • Cursos ministrados pelos principais especialistas em análise de aprendizagem.
  • Colaboração com professores, alunos e parceiros externos para enfrentar desafios sociotécnicos complexos do mundo real.
  • Desenvolvimento de habilidades para métodos e ferramentas atuais e inovadores.

Requisitos de admissão

O corpo docente e a equipe avaliarão todos os candidatos para admissão ao programa e a prioridade será dada aos candidatos que atendam aos seguintes critérios:

1. GPA geral de graduação de 3,2

2. Um candidato cujo idioma nativo não seja o inglês deve demonstrar um nível suficiente de habilidade com o idioma inglês para garantir o sucesso nos estudos de pós-graduação. Este requisito será dispensado para falantes não nativos de inglês que possuam o diploma de bacharel de uma instituição americana credenciada. Os candidatos devem apresentar uma pontuação de pelo menos 550 no TOEFL baseado em papel, uma pontuação de pelo menos 213 no TOEFL baseado em computador, uma pontuação mínima de 40 no TSE, uma pontuação mínima de 6,5 no IELTS, ou uma pontuação total mínima no TOEFL IBT de 79. Além disso, quando o TOEFL IBT é feito, as pontuações seccionais de pelo menos 22 na seção de redação, 21 na seção de fala, 20 na seção de leitura e 16 na seção de audição são preferidas. No entanto, a admissão em qualquer programa de pós-graduação é limitada e competitiva. O atendimento aos requisitos mínimos de admissão não garante a aceitação e os programas podem dar preferência a alunos com notas mais altas. Somente pontuações enviadas diretamente pelo ETS ou IELTS para a UT Arlington são aceitáveis.

No momento, o GRE não é necessário para admissão a este programa.

Os alunos que não atendem a esses critérios ainda podem ser considerados se atenderem a todos os requisitos gerais de admissão da Escola de Pós-Graduação. A admissão é competitiva e atender aos requisitos de admissão não garantirá a aceitação no programa.

Os futuros alunos internacionais que residem fora dos Estados Unidos e não têm planos de estabelecer o status de estudante F-1 ou J-1 são elegíveis para admissão no programa. Alunos em perspectiva que têm:

  • O status de visto F-1 ou J-1 e residência nos EUA não são elegíveis para admissão no programa.
  • O visto F-2 é elegível para admissão no programa, mas não pode levar mais do que três (3) horas de crédito por semestre.
    • Dado o modelo de coorte para o programa (seis (6) horas por período com uma programação específica para ofertas de cursos), isso significa que seria difícil progredir e concluir rapidamente.
  • O visto J-2 é elegível para admissão no programa.
  • O status de visto B-1 ou B-2 não é elegível para admissão neste programa.

Os futuros alunos podem se inscrever a qualquer momento, mas o prazo para o semestre do outono de 2021 é 30 de julho de 2021. Embora seja possível, não podemos garantir a admissão após essa data. Observe que este prazo é diferente do prazo geral de inscrição na universidade. É responsabilidade do aluno cumprir os prazos do departamento para garantir o processamento oportuno e a revisão de sua inscrição.

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