PELÁNEK, Radek. A Classification Framework for Practice Exercises in Adaptive Learning Systems. IEEE Transactions on Learning Technologies. roč. 13, č. 4, s. 734-747. ISSN 1939-1382. doi:10.1109/TLT.2020.3027050. 2020.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název A Classification Framework for Practice Exercises in Adaptive Learning Systems
Autoři PELÁNEK, Radek (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání IEEE Transactions on Learning Technologies, 2020, 1939-1382.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 3.720
Kód RIV RIV/00216224:14330/20:00118359
Organizační jednotka Fakulta informatiky
Doi http://dx.doi.org/10.1109/TLT.2020.3027050
UT WoS 000600838500008
Klíčová slova anglicky adaptive learning; classification; framework; student modeling
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: doc. Mgr. Radek Pelánek, Ph.D., učo 4297. Změněno: 10. 9. 2021 07:55.
Anotace
Learning systems can utilize many practice exercises, ranging from simple multiple-choice questions to complex problem-solving activities. In this article, we propose a classification framework for such exercises. The framework classifies exercises in three main aspects: 1) the primary type of interaction; 2) the presentation mode; and 3) the integration in the learning system. For each of these aspects, we provide a systematic mapping of available choices and pointers to relevant research. For developers of learning systems, the framework facilitates the design and implementation of exercises. For researchers, the framework provides support for the design, description, and discussion of experiments dealing with student modeling techniques and algorithms for adaptive learning. One of the aims of the framework is to facilitate replicability and portability of research results in adaptive learning.
VytisknoutZobrazeno: 29. 3. 2024 00:57