Адаптивних мережевих навчальних середовищ

Вікторія Перрі

Теми на цій сторінці:

• Введення
• Adapative та інтелектуальні технології системи
• Учня Характеристики 'житло
• Систем на практиці
• Висновок
• Список літератури
• Автор Біо

Введення

Це не дивно, з огляду на досягнення в області технології, що мало місце значне збільшення Інтернет-навчання. Думки про ступінь прийнятності та ефективності електронного навчання змінюються, але добре продумані і належним чином використовувати програми мають великий потенціал.

Створення онлайн навчання може представляти значні труднощі. Питання може бути завжди: "Це ж ефективно, як клас програм навчання?" Але те, що онлайн-навчання програми можуть зробити досить легко, що може бути важко досягти в класі, це налаштувати або адаптувати з урахуванням потреб різних типів учнів.

Порівнюючи навчання в режимі онлайн на класі модель не може бути адекватним, оскільки існуючі методи класу не можуть поліпшити якість навчання небудь. Крім того, численні питання, що стосуються адаптивних онлайн системи освіти необхідно вирішити, в тому числі:

• Які технологічні підходи повинні бути розглянуті?
• Які характеристики учнів потрібно звернути увагу?
• Які теорії або моделі повинні стати розробка системи?
• Як слід ввести близько учнів бути захоплений?
• Як повинна працювати система?
• Як ми повинні оцінювати ефективність і переваги системи?

Адаптивні і інтелектуальні технології системи

Брусилівський і Peylo (2003) забезпечують хороший огляд різних технічних підходів, що використовуються в адаптивних та інтелектуальних мережевих систем освіти. Ці класичні технології включають в себе: навчальний план послідовності, інтелектуальний аналіз рішення, рішення проблем підтримки, адаптивне подання, і адаптивної навігаційної підтримки. Нові технології включають адаптивної фільтрації інформації, інтелектуального моніторингу та інтелектуальні спільного навчання.

Навчальний Секвенування

Мета навчальної програми послідовності є забезпечення студентів з найбільш підходящою, індивідуально планується послідовність тим, щоб дізнатися і індивідуальних навчальних завдань. Система намагається допомогти студенту знайти оптимальний шлях через навчальні матеріали.

Інтелектуальний аналіз рішень

Інтелектуальні системи взаємодіють зі студентами на основі аналізу рішень студента до проблем освіти. Система може сказати, що це неправильно або неповні і які відсутні або неправильно частині знання можуть бути причиною помилки. Ці системи забезпечують велику зворотного помилки.

Інтерактивні рішення задач підтримки

Ці системи забезпечують студентів з інтелектуальними допомогу на кожному рішенні проблем крок (наприклад, все, що від дачі натяк на виконання наступний крок для студентів). Ця технологія не так популярні в Інтернеті в якості самостійних через складність реалізації. Серверні реалізації не можуть активно стежити за діями студентів і може тільки надавати допомогу за запитом.

Адаптивні системи

Адаптивні системи презентацію системи отримання інформації про студента, який використовується для динамічної генерації сторінок. Ці системи можуть змінюватись, залежно від вмісту сторінки, або вони можуть представляти утримання в іншому порядку або формату.

Адаптивна підтримка навігаційних систем змінити зовнішній вигляд системи гіперпосилань, щоб допомогти студентам для навігації по навчальних матеріалів. Ці системи можуть адаптивно роду, коментувати або частково сховати посилання на поточній сторінці, щоб зробити його простіше вибирати, куди йти далі.

Адаптивна фільтрація інформації систем технології з області пошуку інформації. Метою системи є знайти кілька пунктів, які мають відношення до інтересів користувача з великим басейном документів. Система фільтрів, накази і рекомендує найбільш актуальні документи з басейну.

Учня Характеристики 'житло

Моделі

Задоволення потреб студентів з різного походження і здібностей є непростим завданням. Одна група дослідників розробила веб-систем навчання, що калібрувальні студентів рівня знань і динамічно зіставити їх з відповідними навчальними матеріалами (Chen, Лі, Чень І, 2005; Sessink, Befftink, Tramper, і Хартог, 2007).

Інші дослідники (Kelly, 2008; Magoulas, Papnikolaou, і Grigoriadou, 2003; Papanikolaou, Grigoriadou, Kornilakis, і Magoulas, 2003; Papnikolaou, Mabbott, бик, і Grigoriadou, 2006; Schiaffino, Гарсія, і Аманда, 2008; Сонце, радість, & Griffiths, 2007) розробили системи, які визначають студентів індивідуальних характеристик (наприклад, когнітивної або стилями навчання) і переваг.

Адаптація до учнів знаннями та досягненнями

Більшість учнів, ймовірно, мали хоч би один клас, де труднощі матеріалу або темпи клас не був хороший матч для них. Матеріал, який занадто легко або важко освоїти або поставки матеріалів, які занадто повільно або швидко засмучує користувачів і призводить до субоптимальний навчання.

Чен, та ін (2005) та Sessink та ін (2008) вирішення проблем, розміщені гетерогенних популяцій студента. Вони виступають за використання персоналізації, а також системи навчання, яка динамічно оцінки та адаптації до поточної знання студента і здатність рівнях.

PEL-IRT: Суб'єктивні вимірювальна система

Чен, та ін (2005) розробили персоналізовані електронні системи навчання, яка враховує як учня здатність і труднощі навчального матеріалу. Системи, PEL-IRT, заснований на Пункт Response Theory (IRT). КСП була застосована з комп'ютерною стандартизованих тестів, таких як GMAT, GRE, TOEFL і. Студенти забезпечити зворотний зв'язок, як вони проходять через PEL-IRT системи, швидкість важкістю матеріалу, і вказати, чи є вони зрозуміти матеріал. Система динамічно регулює і забезпечує навчальні матеріали відповідного рівня складності.

Proteus: об'єктивна система вимірювань

Proteus (Sessink та ін, 2007) адаптується до учнів сучасного рівня знань і прогресу. Системі представлені матеріали, а потім задає питання для включення навчального процесу. здібності студента і намагається відповісти на питання, забезпечує введення і повідомляє системі на рівні студентських знань.

PEL-IRT система відрізняється від Proteus в тому, що PEL-IRT спирається на суб'єктивний зворотного зв'язку студента як основного входу. Система Proteus фокусується на об'єкті продуктивності студентів і обидва методи мають свої переваги і недоліки. Повідомляють самі розуміння, на якому PEL-IRT вважається, не може представити точну картину навчання. Proteus не може бути підходящим інструментом для вивчення матеріалу, який не структуровані або лінійними.

Адаптація до Learner стилі і переваги

Люди вчаться по-різному, що ідея розміщення індивідуальних відмінностей для поліпшення результатів навчання є вкрай привабливою. Хоча це може здатися інтуїтивно використовувати індивідуальні особливості студентів і переваги, не зовсім зрозуміло, яка модель чи структура є найбільш підходящим.

Активіст, відбивач, теоретик і прагматик

Magoulas та ін (2003) і Papnikolaou та ін, (2003) пропонують навчання стиль, заснований на моделі використовується мед і Мамфорда (1992). Стилі моделі є активіст, відбивач, теоретик і прагматик. Стилі засновані на індивідуальних перевагах для бетону (почуття) проти Анотація (мислення) сприйняття і активних (робити) проти відбивна (перегляд) обробки.

Активісти відкритий, скептично і, як правило, діяти першим і розглянути наслідки потім. Вони включають в себе повністю і без зміщення в новому досвіду.

Відбивачі збору даних і вважаю за краще думати про це ретельно до приїзду в які-небудь висновки. Вони люблять стояти осторонь і задуматися досвідом і спостерігати за ними з багатьох різних точок зору.

Теоретики думаю, проблем шляхом у вертикальній, крок за кроком, логічно. Вони адаптуватися та інтегруватися спостереження в складній, але логічно звуку теорій.

Прагматики позитивно шукати нові ідеї і зробити перші можливість експериментувати з додатками. Але вони, як правило, нетерплячі з міркуючи і відкриті дискусії.

Наприклад, якщо стиль студента теоретик, система буде представляти навчальний матеріал, який представляє теорії та концепції, починаючи з вступної питання, то посилання на теорію, а потім посилання на приклад. Якщо стиль студента прагматик, система буде почати з прикладу, то посилання на теорію, а потім посилання на питання самооцінки.

Зондування проти Інтуїтивний, Visual проти Вербальні і багато іншого

ВС і ін (2007) та Schiaffino та ін (2008) пропонується адаптивна система, заснована на Фелдер і Сильверман моделі (1988). Модель стиль визначається чотирма розмірами: зйомка проти Інтуїтивний, Visual проти словесні, активний проти відбивна, і послідовне проти Global.

Чотиривимірний моделі навчання класифікує невеликими порціями навчального матеріалу, званого "навчальні об'єкти", а також чотири навчальних аспектах стилю. Наприклад, якщо студент стилі Active обробки і читання матеріалів по конкретній темі, система може рекомендувати, щоб студент участь в інтерактивному обговоренні курсу цієї теми. Система буде рекомендувати студента з відображає стиль обробки витратити деякий додатковий час на роздуми про тему.

Вісім типів інтелекту

Келлі (2008) засновує свої персоналізовані адаптивної системи навчання, розвиваються, в 1983 році теорії Ховарда Гарднера множинного інтелекту (MI). Гарднер запропонував, щоб люди могли мати до восьми унікальних видів інтелекту: Логіка/математичних, мовних/вербальних, Visual/просторового, тілесно-кинестетический, музичний/художньої, міжособистісні, внутрішньоособистісні і Натуралістичні (Гарднер, 2006). З восьми, чотири були відібрані для моделі навчання системи: Логіка/математичних, мовних/вербальних, Visual/просторового, тілесно-кинестетический, музичний/художньої (Kelly, 2008).

Кожна навчальна програма в системі виділяють чотири версії, і кожна версія розроблена на основі одного за чотири інтелекту. Ці чотири версії:

• Логіка/математичний інтелект - складається із здатності виявляти шаблони, розум і дедуктивно мислити логічно
• Вербальний/Лінгвістичний інтелект - включає в себе з майстром мови і включає в себе здатність маніпулювати мові, щоб виразити себе
• Visual/просторового інтелекту - здатність маніпулювати і створювати уявні образи, з тим щоб вирішити проблеми
• Музичні/художньої Intelligence - включає в себе здатність розпізнавати і компосту музичні майданчики, тонів і ритмів.

Наприклад, цей навчальний модуль пояснює статичної електрики:

Вербальний/Лінгвістичний навчання

Атома нейтральні, коли число протонів в атомі дорівнює числу електронів. Вона не має спільного заряду.

Логіка/математичний інтелект

Visual/просторового

Систем на практиці

Адаптивні навчальні системи використовують різні підходи для оцінки стилів студентів і навчання переваг. У цілому, результати видаються обнадійливими, але ясно, що існує багато досліджень ще належить зробити для перевірки успіх цих систем.

Деякі з дослідників не формально оцінки ефективності системи та їх єдиною метою було представити свій підхід і конструкція системи (Сонця, и др., 2007). Думки студентів з адаптивної системи навчання в цілому позитивно. Цілому студенти знайдені адаптивних функціональних можливостей системи INSPIRE, щоб бути корисним (Papnilolaou та ін, 2003).

Однак, результати відносно використання студентами матеріалів корелює з їх переваги були безрезультатними. Дослідники спочатку припустили, що студенти з певними стилями навчання або переваг буде тяжіти до окремих видів ресурсів і навчальних матеріалів.

Однак, доказів цього була змішаною. Келлі (2008) спочатку за умови навчання ресурси, які:

• відповідністю студента переваги
• навмисне незбіжними інші
• дав деякі учні повний контроль
• дав деякі учні частковий контроль

Загалом, жодної істотної відмінності були виявлені для навчальної діяльності студента та навчання вигоди.

Висновок

Адаптивна онлайн системи навчання мають значний потенціал на благо студентів і поліпшення результатів навчання. Зважаючи на відмінності в стилів навчання й здатності, веб-програми навчання повинні уникати нав'язування "один розмір підходить всім" філософії або моделі. Хоча існує явна необхідність проведення подальших досліджень і випробувань, події в дизайн веб-навчання, заснованого на системах, що використовують адаптивні і інтелектуальні технології агентів взагалі здається вельми перспективним.

Список літератури

Брусилівський, П., і Peylo, C. (2003). Адаптивні та інтелектуальні веб-освітніх систем. Міжнародного журналу "Штучний інтелект в освіті, 13, 159-172.

Чен, C.-M., Лі, Х.-М., & Chen, Y.-H. (2005). Персоналізовані електронного навчання системи за допомогою Пункт Response Theory. Комп'ютери та освіта, 44, 237-255.

Фелдер Р., і Сильверман, Л. (1988). Вивчення та викладання стилів. Journal інженерної освіти, 78 (7), 674-681.

Фелдер, RM, і Сперлін, JE (2005). Програми, надійність і обгрунтованість індекс стилів навчання. Міжнародного журналу "Інженерна освіта, 21 (1), 103-112.

Гарднер, H. (1983). Рамки розуму: теорія множинного інтелекту. Нью-Йорк: Basic Books.

Гарднер, H. (2006). Множинного інтелекту: нові горизонти. Нью-Йорк: Basic Books.

Мед, П., та і Мамфорда, А. (1992). Керівництво по стилям навчання (3-е вид.). Maidenhead.

Келлі, Д. (2008). Адаптивна проти учня контролю в декількох розвідки середовище навчання. Journal освітніх мультимедіа і гіпермедіа, 17 (3), 307-336.

Magoulas, GD, Papanikolaou, К., і Grigoriadou, М. (2003). Адаптивна веб-навчання: розміщення індивідуальних відмінностей через адаптацію системи 511-527. British Journal освітніх технологій, 34 (4),.

Papanikolaou К.А., Grigoriadou, М., Kornilakis, H., & Magoulas, Г. Д. (2003). Персоналізація взаємодії у веб-освітньої системи гіпермедіа: випадок INSPIRE 213-267. Користувач Моделювання і користувачем адаптованого Взаємодія, 13,.

Papanikolaou К.А., Mabbott А., Бик, С., і Grigoriadou, М. (2006). Проектування учнів контрольованих освітніх взаємодій на основі навчально-когнітивного стилю та поведінки учня. Взаємодія з комп'ютерами, 18, ??356-384.

Schiaffino, С. Гарсія, П., і Аманда, А. (2008). eTeacher: надання індивідуальної допомоги для електронного навчання студентів 1744-1754. Комп'ютери і освіта, 51,.

Sessink, ODT, Бейфтінк, HH, Tramper, J., & Хартог, RJM (2007). Proteus: викладач-дружніх адаптивної системи навчання 533-554. Журнал Інтерактивне навчання досліджень, 18 (4),.

Сонце, С., Радості, М., та Гріффітс, Н. (2007). Використання навчальних об'єктів і стилів навчання в системі освіти агент-Multi. Journal інтерактивного навчання досліджень, 18 (3), 381-398.

Автор Біо

Вікторія Перрі аспірант людського фактора і прикладної Пізнання Програма, факультет психології в університеті Джорджа Мейсона, Ферфакс, штат Вірджинія документ вимога аспірантуру рівні в рамках програми по осінь 2008 семестр.