PAPOUŠEK, Jan, Vít STANISLAV a Radek PELÁNEK. Evaluation of an Adaptive Practice System for Learning Geography Facts. Online. In Proceedings of the Sixth International Conference on Learning Analytics & Knowledge. Edinburgh, United Kingdom: ACM, 2016, s. 134-142. ISBN 978-1-4503-4190-5. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1145/2883851.2883884.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Evaluation of an Adaptive Practice System for Learning Geography Facts
Autoři PAPOUŠEK, Jan (203 Česká republika, domácí), Vít STANISLAV (203 Česká republika, domácí) a Radek PELÁNEK (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání Edinburgh, United Kingdom, Proceedings of the Sixth International Conference on Learning Analytics & Knowledge, od s. 134-142, 9 s. 2016.
Nakladatel ACM
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/16:00090423
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-4503-4190-5
Doi http://dx.doi.org/10.1145/2883851.2883884
UT WoS 000390844700017
Klíčová slova anglicky attrition bias; computerized adaptive practice; engagement; evaluation; learning curve; survival analysis
Štítky firank_B
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 13. 5. 2020 19:17.
Anotace
Computerized educational systems are increasingly provided as open online services which provide adaptive personalized learning experience. To fully exploit potential of such systems, it is necessary to thoroughly evaluate different design choices. However, both openness and adaptivity make proper evaluation difficult. We provide a detailed report on evaluation of an online system for adaptive practice of geography, and use this case study to highlight methodological issues with evaluation of open online learning systems, particularly attrition bias. To facilitate evaluation of learning, we propose to use randomized reference questions. We illustrate application of survival analysis and learning curves for declarative knowledge. The result provide an interesting insight into the impact of adaptivity on learner behaviour and learning.
Návaznosti
MUNI/A/0935/2015, interní kód MUNázev: Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity (Akronym: SKOMU)
Investor: Masarykova univerzita, Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
MUNI/A/0945/2015, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace V.
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace V., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 25. 4. 2024 09:59