PELÁNEK, Radek, Jan PAPOUŠEK a Vít STANISLAV. Adaptive Practice of Facts in Domains with Varied Prior Knowledge. Online. In John Stamper, Zachary Pardos, Manolis Mavrikis, Bruce M. McLaren. Proceedings of the 7th International Conference on Educational Data Mining (EDM 2014). London, United Kingdom: International Educational Data Mining Society, 2014, s. 6-13. ISBN 978-0-9839525-4-1.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Adaptive Practice of Facts in Domains with Varied Prior Knowledge
Autoři PELÁNEK, Radek (203 Česká republika, garant, domácí), Jan PAPOUŠEK (203 Česká republika, domácí) a Vít STANISLAV (203 Česká republika, domácí).
Vydání London, United Kingdom, Proceedings of the 7th International Conference on Educational Data Mining (EDM 2014), od s. 6-13, 8 s. 2014.
Nakladatel International Educational Data Mining Society
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Velká Británie a Severní Irsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
Kód RIV RIV/00216224:14330/14:00076647
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-0-9839525-4-1
Klíčová slova anglicky adaptive learning; student modeling; recommendation; prior knowledge
Štítky firank_B
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 28. 4. 2015 22:21.
Anotace
We propose a modular approach to development of a computerized adaptive practice system for learning of facts in areas with widely varying prior knowledge: decomposing the system into estimation of prior knowledge, estimation of current knowledge, and selection of questions. We describe specific realization of the system for geography learning and use data from the developed system for evaluation of different student models for knowledge estimation. We argue that variants of the Elo rating systems and Performance factor analysis are suitable for this kind of educational system, as they provide good accuracy and at the same time are easy to apply in an online system.
Návaznosti
LG13010, projekt VaVNázev: Zastoupení ČR v European Research Consortium for Informatics and Mathematics (Akronym: ERCIM-CZ)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Zastoupení ČR v European Research Consortium for Informatics and Mathematics
MUNI/A/0855/2013, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace III. (Akronym: FI MAV III.)
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace III., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 26. 4. 2024 23:15