J 2018

Analysis and design of mastery learning criteria

PELÁNEK, Radek a Jiří ŘIHÁK

Základní údaje

Originální název

Analysis and design of mastery learning criteria

Autoři

PELÁNEK, Radek (203 Česká republika, garant, domácí) a Jiří ŘIHÁK (203 Česká republika, domácí)

Vydání

New Review of Hypermedia and Multimedia, Taylor & Francis, 2018, 1361-4568

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

10200 1.2 Computer and information sciences

Stát vydavatele

Velká Británie a Severní Irsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Impakt faktor

Impact factor: 0.867

Kód RIV

RIV/00216224:14330/18:00104014

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

UT WoS

000449776300002

Klíčová slova anglicky

mastery learning; learner modelling; Bayesian knowledge tracing; exponential moving average

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 16. 4. 2019 12:06, doc. Mgr. Radek Pelánek, Ph.D.

Anotace

V originále

A common personalisation approach in educational systems is mastery learning. A key step in this approach is a criterion that determines whether a learner has already achieved mastery. We thoroughly analyse several mastery criteria for the basic case of a single well-specified knowledge component. For the analysis we use experiments with both simulated and real data. The results show that the choice of data sources used for mastery decision and the setting of thresholds are more important than the choice of a learner modelling technique. We argue that a simple exponential moving average method is a suitable technique for mastery criterion and discuss techniques for the choice of a mastery threshold. We also propose an extension of the exponential moving average method that takes into account practical aspects like time intensity of items and we report on a practical application of this mastery criterion in a widely used educational system.

Návaznosti

MUNI/A/0854/2017, interní kód MU
Název: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VII.
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VII., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty