PELÁNEK, Radek, Jan PAPOUŠEK, Jiří ŘIHÁK, Vít STANISLAV a Juraj NIŽNAN. Elo-based Learner Modeling for the Adaptive Practice of Facts. User Modeling and User-Adapted Interaction. Springer Netherlands, 2017, roč. 26, č. 1, s. 89-118. ISSN 0924-1868. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/s11257-016-9185-7.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Elo-based Learner Modeling for the Adaptive Practice of Facts
Autoři PELÁNEK, Radek (203 Česká republika, garant, domácí), Jan PAPOUŠEK (203 Česká republika, domácí), Jiří ŘIHÁK (203 Česká republika, domácí), Vít STANISLAV (203 Česká republika, domácí) a Juraj NIŽNAN (703 Slovensko, domácí).
Vydání User Modeling and User-Adapted Interaction, Springer Netherlands, 2017, 0924-1868.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Nizozemské království
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 2.808
Kód RIV RIV/00216224:14330/17:00095908
Organizační jednotka Fakulta informatiky
Doi http://dx.doi.org/10.1007/s11257-016-9185-7
UT WoS 000395032400004
Klíčová slova anglicky Learner modeling;Computerized adaptive practice;Elo rating system;Model evaluation;Factual knowledge
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 31. 5. 2022 17:31.
Anotace
We investigate applications of learner modeling in a computerized adaptive system for practicing factual knowledge. We focus on areas where learners have widely varying prior knowledge. We propose a modular approach to the development of such adaptive practice systems: decomposing the system design into estimation of prior knowledge, estimation of current knowledge, and construction of questions. We provide a detailed discussion of learner models for both estimation steps, including a novel use of the Elo rating system for learner modeling. We implemented the proposed approach in a system for practice of geography facts; the system is widely used and allows us to perform evaluation of all three modules. We compare predictive accuracy of different learner models, discuss insights gained from learner modeling, and also impact of different variants of the system on learners engagement and learning.
Návaznosti
MUNI/A/0897/2016, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VI.
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VI., 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
MUNI/A/0992/2016, 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
VytisknoutZobrazeno: 25. 4. 2024 02:03