2020
A Classification Framework for Practice Exercises in Adaptive Learning Systems
PELÁNEK, RadekZákladní 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
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
Odkazy
Impakt faktor
Impact factor: 3.720
Kód RIV
RIV/00216224:14330/20:00118359
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
UT WoS
000600838500008
EID Scopus
2-s2.0-85092014876
Klíčová slova anglicky
adaptive learning; classification; framework; student modeling
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 10. 9. 2021 07:55, doc. Mgr. Radek Pelánek, Ph.D.
Anotace
V originále
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.