Posted on

[edm-announce] Behaviormetrika: Special Issue on Work at the Intersection of Educational Data Mining and Statistics

edm announce behaviormetrika special issue on work at the intersection of educational data mining and statistics
  • From: Ryan Baker <ryan@xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx>
  • To: “edm-announce@xxxxxxxxxxxxx” <edm-announce@xxxxxxxxxxxxx>
  • Date: Sun, 17 May 2020 05:21:06 -0400

*Behaviormetrika – Call for Papers*

*Special Issue on Work at the Intersection of Educational Data Mining and
Statistics*

*Background*

The aim of this special issue, anticipated for publication in September
2021, is to discuss methodological developments at the intersection of
educational data mining and statistics. Over the last decade, researchers
in educational data mining and learning analytics have begun to ask whether
the rigor of their methods can be enhanced through the application of ideas
from statistics. At the same time, educational statisticians and
psychometricians have become influenced by the idea that data science
algorithms and methods can enhance modeling, prediction, and inference.
This special issue invites researchers working on core research problems in
each of these areas, as well as individuals and teams who bridge this
divide, to present their research.

We welcome original papers, notes, and short notes that present both
theoretical and empirical work. Position-style papers discussing key
research challenges and future goals are welcome as well.

Possible topics may include, but are not limited to:

·         Integrating data mining and machine learning into statistical
analysis in education

·         Statistical frameworks for educational data mining

·         Power analysis for educational data mining algorithms such as
latent knowledge estimation models (i.e. Bayesian Knowledge Tracing, ELO,
Deep Knowledge Tracing)

·         Causal inference for educational quasi-experimental studies using
machine learning

·         Statistical methods for text analysis

·         Fast algorithms for model and covariate selection

·         Adding statistical rigor to educational data mining algorithms

·         Extending latent variable techniques to big data

·         Models of complex phenomena at the boundaries of statistics and
data mining

·         Detection of interaction effects or “what works for who” effects
with complex data sets, including meta-analyses

·         Statistical and data mining hybrid methods for social network
analysis

*Submissions*

Please prepare your paper following Behaviormetrika’s submission guidelines

(http://www.springer.com/statistics/journal/41237). All papers must be
submitted to the

journal’s submission system (
https://www.editorialmanager.com/bhmk/default.aspx).

Please submit the first draft of your paper by November 1, 2020.

In addition, please specify that you submit your paper to the special issue
on “*Work at the Intersection of Educational Data Mining and Statistics*”
in the cover letter.

*Contact details*

Queries regarding the special issue can be directed to Ryan Baker (
rybaker@xxxxxxxxx) and

Bryan Keller (keller4@xxxxxxxxxxxxxxx).

*Timeline*

First draft submission November 1, 2020

Publication of the special issue September 2021
Ezoicreport this ad

Other related posts:

  • » [edm-announce] Behaviormetrika: Special Issue on Work at the Intersection of Educational Data Mining and Statistics – Ryan Baker