J 2020

A Classification Framework for Practice Exercises in Adaptive Learning Systems

PELÁNEK, Radek

Základní údaje

Originální název

A Classification Framework for Practice Exercises in Adaptive Learning Systems

Autoři

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

Označené pro přenos do RIV

Ano

Kód RIV

RIV/00216224:14330/20:00118359

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

EID Scopus

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.