|
||
1 |
Введение. Развитие технологий анализа пользовательских данных | |
2 |
Особенность маркетинговой деятельности в вузеПерспективы рекомендательных сервисов в университете | |
3 |
Рис. 1. Сферы компетенций маркетинговой деятельности вуза | |
6 |
Барьеры для внедрения маркетинговой аналитики в университете | |
7 |
Общие принципы сбора и обработки пользовательских данных в вузе | |
9 |
Рис. 2. Группы поведенческих показателей студентов | |
10 |
Архитектура виртуальной информационной среды | |
11 |
Рис. 3. Архитектура виртуальной информационно-образовательной системы | |
13 |
Результаты маркетингового исследования студентов и преподавателейВыводы | |
14 |
Рис. 4. Предпочтения студентов при использовании персональных устройств, % | |
15 |
Рис. 5. Готовность студентов к внедрению рекомендательных систем, % | |
16 |
Источники |
1. Себрант А. Работа с данными и алгоритмами в маркетинге // Интернет-маркетинг. — 2013. — №3. — С. 142–150.
2. Старостин В., Сумарокова Е. Актуальные вопросы внутрифирменного маркетинга в сфере образования // Инициативы XXI века. — 2015. — №1–2. — С. 28–31.
3. Briggs S. Big Data in Education: Big Potential or Big Mistake? — Подробнее .
4. Dumon O. Big Data and Education: the Power of Transformation. — Подробнее
5. IMS Global. Learning Measurement for Analytics Whitepaper. — Подробнее .
6. Ken-Zen C. (2014). «Review of the development of learning analytics applied in college-level institutes». Journal of Educational Media & Library Sciences, Summer, Vol. 51, pp. 597–636.