سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تاثیر کلاس معکوس در آموزش عالی: تحلیل علّی با یادگیری ماشین

کتاب تاثیر کلاس معکوس در آموزش عالی: تحلیل علّی با یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب تاثیر کلاس معکوس در آموزش عالی: تحلیل علّی با یادگیری ماشین

موضوع کلی: نوآوری در آموزش عالی

موضوع میانی: کلاس معکوس و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر نوآوری در آموزش عالی
  • 2. چالش‌های آموزش عالی در قرن ۲۱
  • 3. مفهوم کلاس معکوس: تعاریف و مبانی
  • 4. تاریخچه و سیر تحول رویکرد کلاس معکوس
  • 5. اصول پداگوژیکی و نظریه‌های یادگیری پشت کلاس معکوس
  • 6. اجزای اصلی یک مدل کلاس معکوس موفق
  • 7. مزایای کلاس معکوس برای دانشجویان
  • 8. فواید کلاس معکوس برای اساتید و طراحان آموزشی
  • 9. چالش‌ها و انتقادات رایج پیرامون کلاس معکوس
  • 10. تمایز کلاس معکوس از سایر روش‌های فعال یادگیری
  • 11. انواع و مدل‌های مختلف پیاده‌سازی کلاس معکوس
  • 12. نقش فناوری در پشتیبانی از کلاس معکوس
  • 13. طراحی فعالیت‌های پیش از کلاس اثربخش
  • 14. طراحی فعالیت‌های درون کلاس مشارکتی
  • 15. روش‌های ارزشیابی در محیط‌های کلاس معکوس
  • 16. کلاس معکوس در رشته‌های STEM
  • 17. کلاس معکوس در علوم انسانی و اجتماعی
  • 18. آمادگی دانشجویان و خودتنظیمی در یادگیری معکوس
  • 19. از همبستگی تا علیّت: ضرورت استنتاج علّی
  • 20. مفهوم استنتاج علّی و اهمیت آن
  • 21. مفاهیم کلیدی: مداخله (Treatment)، پیامد (Outcome) و متغیرهای مخدوش‌کننده (Confounders)
  • 22. چارچوب پیامدهای بالقوه (Rubin Causal Model)
  • 23. مشکل اساسی استنتاج علّی
  • 24. آزمایش‌های کنترل‌شده تصادفی (RCTs): مبانی و مزایا
  • 25. محدودیت‌های RCTها در محیط‌های آموزشی
  • 26. مطالعات مشاهده‌ای و چالش‌های علیّتی آن‌ها
  • 27. فروض اساسی برای استنتاج علّی (مثلاً Ignorability، SUTVA)
  • 28. نمودارهای علّی و گراف‌های غیرمدور جهت‌دار (DAGs)
  • 29. شناسایی اثرات علّی با استفاده از DAGs
  • 30. سوگیری در استنتاج علّی: سوگیری انتخاب و متغیرهای مخدوش‌کننده
  • 31. مفهوم میانگین اثر مداخله (Average Treatment Effect - ATE)
  • 32. میانگین اثر مداخله شرطی (Conditional Average Treatment Effect - CATE)
  • 33. استنتاج علّی در علوم اجتماعی و تربیتی
  • 34. ملاحظات اخلاقی در مطالعات علّی
  • 35. یادگیری ماشین چیست؟ مفاهیم پایه
  • 36. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 37. مدل‌های رگرسیون: خطی و غیرخطی
  • 38. مدل‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم
  • 39. روش‌های آنسامبل (Ensemble Methods): جنگل تصادفی، تقویت گرادیان
  • 40. معیارهای ارزیابی مدل (خطا، دقت، فراخوانی)
  • 41. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting): تعادل بایاس-واریانس
  • 42. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 43. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) و انتخاب ویژگی
  • 44. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، تبدیل، مقیاس‌بندی
  • 45. مقدمه‌ای بر پایتون برای علم داده
  • 46. کتابخانه‌های ضروری: Pandas, NumPy, Scikit-learn
  • 47. داده‌های حجیم (Big Data) و ارتباط آن با آموزش
  • 48. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در برابر مدل‌سازی علّی
  • 49. وعده یادگیری ماشین در حوزه آموزش
  • 50. تقاطع استنتاج علّی و یادگیری ماشین
  • 51. چرا از یادگیری ماشین برای استنتاج علّی استفاده کنیم؟
  • 52. امتیاز تمایل (Propensity Score): مفهوم و برآورد
  • 53. تطبیق بر اساس امتیاز تمایل (Propensity Score Matching - PSM)
  • 54. برآورد امتیاز تمایل با استفاده از یادگیری ماشین
  • 55. تکنیک‌های تطبیق و بررسی تعادل متغیرها
  • 56. وزن‌دهی احتمال معکوس (Inverse Probability Weighting - IPW)
  • 57. برآوردگرهای دوگانه مقاوم (Doubly Robust Estimators)
  • 58. متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables - IV): مفاهیم و فروض
  • 59. کاربرد یادگیری ماشین در تخمین متغیرهای ابزاری
  • 60. تفاوت در تفاوت‌ها (Difference-in-Differences - DiD) و واریانت‌های آن
  • 61. طراحی رگرسیون ناپیوسته (Regression Discontinuity Design - RDD)
  • 62. درختان علّی (Causal Trees) و جنگل‌های علّی (Causal Forests): مقدمه
  • 63. اثرات مداخله ناهمگن (Heterogeneous Treatment Effects - HTE) با ML
  • 64. فرا-یادگیرنده‌ها (Meta-Learners) برای استنتاج علّی (S-Learner, T-Learner, X-Learner)
  • 65. یادگیری ماشین دوگانه (Double Machine Learning - DML): نظریه و کاربرد
  • 66. یادگیری ماشین متعامد برای کاهش سوگیری
  • 67. کشف علّی (Causal Discovery): یادگیری گراف‌های علّی از داده‌ها
  • 68. مطالعه موردی: کاربرد ML علّی در تحقیقات کلاس معکوس
  • 69. الزامات داده‌ای برای مطالعات ML علّی
  • 70. برخورد با داده‌های گمشده در ML علّی
  • 71. انتخاب ویژگی برای استنتاج علّی
  • 72. تحلیل حساسیت و بررسی استحکام نتایج
  • 73. اعتبار و تعمیم‌پذیری یافته‌های ML علّی
  • 74. فرمول‌بندی پرسش‌های پژوهشی برای اثرات کلاس معکوس
  • 75. تعریف دقیق مداخله و پیامد در بستر کلاس معکوس
  • 76. راهبردهای جمع‌آوری داده برای مطالعات کلاس معکوس
  • 77. منابع داده‌های آموزشی (LMS, SIS, نظرسنجی‌ها)
  • 78. پیش‌پردازش داده‌های کلاس معکوس برای تحلیل
  • 79. طراحی یک مطالعه ML علّی برای ارزیابی کلاس معکوس
  • 80. مثال کاربردی: برآورد ATE کلاس معکوس بر عملکرد تحصیلی
  • 81. کاوش اثرات ناهمگن: کدام دانشجویان بیشترین بهره را می‌برند؟
  • 82. تحلیل تاثیر کلاس معکوس بر مشارکت و انگیزه دانشجویان
  • 83. اندازه‌گیری اثرات بلندمدت کلاس معکوس
  • 84. مقابله با درون‌زایی (Endogeneity) در پذیرش کلاس معکوس
  • 85. پیاده‌سازی PSM با پایتون برای داده‌های آموزشی
  • 86. پیاده‌سازی Causal Forests با پایتون برای HTE
  • 87. تفسیر نتایج ML علّی در زمینه‌های آموزشی
  • 88. تجسم‌سازی اثرات علّی
  • 89. گزارش‌دهی و انتشار یافته‌ها به ذینفعان آموزشی
  • 90. پیامدهای سیاستی تحقیقات ML علّی در آموزش عالی
  • 91. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌های دانشجویی برای ML علّی
  • 92. چالش‌های مقیاس‌بندی کلاس معکوس بر اساس بینش‌های علّی
  • 93. جهت‌گیری‌های آتی: هوش مصنوعی علّی در آموزش
  • 94. بررسی یافته‌های کلیدی مقاله الهام‌بخش
  • 95. بازتولید مفهومی برخی تحلیل‌های مقاله الهام‌بخش
  • 96. بسط پژوهش: پرسش‌های جدید و روش‌شناسی‌های نوین
  • 97. محدودیت‌های یادگیری ماشین علّی در تحقیقات آموزشی
  • 98. تدوین یک برنامه پژوهشی برای کلاس معکوس و ML علّی
  • 99. نتیجه‌گیری: پتانسیل تحول‌آفرین ML علّی در فناوری آموزشی
  • 100. خلاصه دوره و مسیرهای یادگیری آینده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.