PELÁNEK, Radek a Tomáš EFFENBERGER. Beyond binary correctness: Classification of students’ answers in learning systems. User Modeling and User-Adapted Interaction. Springer, roč. 30, č. 5, s. 867-893. ISSN 0924-1868. doi:10.1007/s11257-020-09265-5. 2020.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Beyond binary correctness: Classification of students’ answers in learning systems
Autoři PELÁNEK, Radek (203 Česká republika, garant, domácí) a Tomáš EFFENBERGER (203 Česká republika, domácí).
Vydání User Modeling and User-Adapted Interaction, Springer, 2020, 0924-1868.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Švýcarsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 4.412
Kód RIV RIV/00216224:14330/20:00116670
Organizační jednotka Fakulta informatiky
Doi http://dx.doi.org/10.1007/s11257-020-09265-5
UT WoS 000530578600001
Klíčová slova anglicky adaptive learning; student modeling; answer classification; response time
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: doc. Mgr. Radek Pelánek, Ph.D., učo 4297. Změněno: 10. 9. 2021 07:55.
Anotace
Adaptive learning systems collect data on student performance and use them to personalize system behavior. Most current personalization techniques focus on the correctness of answers. Although the correctness of answers is the most straightforward source of information about student state, research suggests that additional data are also useful, e.g., response times, hints usage, or specific values of incorrect answers. However, these sources of data are not easy to utilize and are often used in an ad hoc fashion. We propose to use answer classification as an interface between raw data about student performance and algorithms for adaptive behavior. Specifically, we propose a classification of student answers into six categories: three classes of correct answers and three classes of incorrect answers. The proposed classification is broadly applicable and makes the use of additional interaction data much more feasible. We support the proposal by analysis of extensive data from adaptive learning systems.
Návaznosti
MUNI/A/1050/2019, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace IX (Akronym: SV-FI MAV IX)
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace IX, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
MUNI/A/1076/2019, interní kód MUNázev: Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity 20 (Akronym: SKOMU)
Investor: Masarykova univerzita, Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity 20, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 29. 3. 2024 01:46