<div dir="ltr"><div class="gmail_default"><pre style="word-wrap:break-word"><font color="#000000" face="tahoma, sans-serif"><span style="white-space:pre-wrap">*** Apologies for cross posting ***

<b>Big Data in Education and Learning Analytics</b> 
in conjunction with the 14th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies - ICALT2014
Athens, Greece, July 7-10, 2014

URL: <a href="http://www.ask4research.info/icalt/2014/node/29">http://www.ask4research.info/icalt/2014/node/29</a>

Paper Submission Deadline: February 10, 2014
Paper Acceptance Notification: March 17, 2014 

Track Description and Topics of Interest 

The analysis and discovery of relations between human learning and contextual factors that influence these relations have been one of the contemporary and critical global challenges facing researchers in a number of areas, particularly in Education, Psychology, Sociology, Information Systems, and Computing. These relations typically concern learner performance and the effectiveness of the learning context. Be it the assessment marks distribution in a classroom context or the mined pattern of best practices in an apprenticeship context, analysis and discovery have always addressed the elusive causal question about the need to best serve learners’ learning efficiency and the need to make informed choices on a learning context’s instructional effectiveness. Significant advances have been made in a number of areas from educational psychology to artificial intelligence in education, which explored factors contributing to learning efficiency and instructional effectiveness. With the advent of new technologies such as eye-tracking, activities monitoring, video analysis, content analysis, sentiment analysis, social network analysis and interaction analysis, one could study these factors in a data-intensive fashion. This very notion is what is currently being explored under big data learning analytics, which includes related areas such as learning process analytics, institutional effectiveness, academic analytics, web analytics and information visualisation. BDELA@ICALT2014 will explore continuous monitoring of learner progress and traces of skills development among individual learners across programs and institutions. It will discuss issues concerning continuous mapping of institutional learning related achievements to gauge alignment with strategic plans and alignment of governmental strategies. It will examine assessment frameworks of academic productivity to continuously measure impact of teaching. It will discuss concerns such as how quality of instruction, attrition, and measurement of curricular outcomes using big data as the premise.

Track Chairs

Jelena Jovanovic, University of Belgrade, Serbia  
Vive Kumar, Athabasca University, Canada (<a href="mailto:vive@athabascau.ca">vive@athabascau.ca</a>) [Co-ordinator]   
Riccardo Mazza, University of Lugano, Switzerland  
Abelardo Pardo, University of Sydney, Australia  
Miguel-Angel Sicilia, University of Alcala, Spain  

Members of Track Program Committee 

Jelena Jovanovic, University of Belgrade, Serbia 
Vive Kumar, Athabasca University, Canada, 
Riccardo Mazza, University of Lugano, Switzerland 
Abelardo Pardo, University of Sydney, Australia 
Miguel-Angel Sicilia, University of Alcala, Spain 
Mark Brown, Massey University, New Zealand 
Shane Dawson    , University of South Australia, Australia 
Michael Derntl, RWTH Aachen University, Germany 
Stefan Dietze, L3S Research Center, Germany 
Alfred Essa, McGraw-Hill Education, USA 
Dragan Gasevic, Athabasca University, Canada (Invited) 
Alejandra Martinez, University of Valladolid, Spain 
Negin Mirriahi, University of New South Wales, Australia 
Mimi Recker, Utah State University, USA 
Katrien Verbert, Technische Universiteit Einhoven, Holand 
Lanqin Zheng, Beijing Normal University, China 
Amal Zouaq, Royal Military College of Canada, Canada 
Vanda Luengo, University Joseph Fourier, France 
Christos Doulkeridis, University of Piraeus, Greece 
Anastasios Economides, University of Macedonia, Greece 
</span></font><span style="color:rgb(0,0,0);white-space:pre-wrap">
</span></pre></div><div></div>
</div>