9786208472863 - assessment framework for sel competencies: a machine learning approach von sharmila, s.; kanagaraj, a. (11 Ergebnisse)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Assessment Framework for SEL Competencies | A Machine Learning Approach | S. Sharmila (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2025 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786208472863 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[…at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Social and Emotional Learning (SEL) is vital for students' academic success and overall well-being, yet assessing these competencies remains a challenge due to their subjective and non-cognitive nature. Traditional methods such as surveys and teacher observations often lack accuracy and consis…tency. To address this, a machine learning-based assessment framework is proposed, integrating diverse data sources such as student behavior, participation, and performance. By identifying patterns and classifying levels of SEL skills, machine learning models reduce human bias and enhance reliability. This data-driven approach not only ensures objective measurement but also provides predictive insights into students' SEL development. Educators can utilize these insights to design targeted interventions and personalized support, ultimately making the assessment of SEL competencies more accurate, scalable, and impactful. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Social and Emotional Learning (SEL) is vital for students' academic success and overall well-being, yet assessing these competencies remains a challenge due to their subjective and non-cognitive nature. Traditional methods such as surveys…and teacher observations often lack accuracy and consistency. To address this, a machine learning-based assessment framework is proposed, integrating diverse data sources such as student behavior, participation, and performance. By identifying patterns and classifying levels of SEL skills, machine learning models reduce human bias and enhance reliability. This data-driven approach not only ensures objective measurement but also provides predictive insights into students' SEL development. Educators can utilize these insights to design targeted interventions and personalized support, ultimately making the assessment of SEL competencies more accurate, scalable, and impactful.
