J 2022

Complexity and Difficulty of Items in Learning Systems

PELÁNEK, Radek, Tomáš EFFENBERGER a Jaroslav ČECHÁK

Základní údaje

Originální název

Complexity and Difficulty of Items in Learning Systems

Autoři

PELÁNEK, Radek (203 Česká republika, garant, domácí), Tomáš EFFENBERGER (203 Česká republika, domácí) a Jaroslav ČECHÁK (203 Česká republika, domácí)

Vydání

International Journal of Artificial Intelligence in Education, 2022, 1560-4292

Další údaje

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

Odkazy

Impakt faktor

Impact factor: 4.900

Kód RIV

RIV/00216224:14330/22:00124952

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

DOI

UT WoS

000647045400001

Klíčová slova anglicky

adaptive learning; student modeling; difficulty; complexity

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 21. 4. 2022 15:26, doc. Mgr. Radek Pelánek, Ph.D.

Anotace

V originále

Complexity and difficulty are two closely related but distinct concepts. These concepts are important in the development of intelligent learning systems, e.g., for sequencing items, student modeling, or content management. We show how to use complexity and difficulty measures in the development of learning systems and provide guidance on how to think, reason, and communicate about these notions. To do so, we propose a pragmatic distinction between difficulty and complexity measures. At the same time, we acknowledge the limitations of any simple distinction and discuss several potentially confounding issues: context, biases, and scaffoldings. We also provide an overview of specific measures and their applications in several educational domains and a detailed analysis of measures for problems in introductory programming.

Návaznosti

MUNI/A/1549/2020, interní kód MU
Název: Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity 21 (Akronym: SKOMU)
Investor: Masarykova univerzita, Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity 21
MUNI/A/1573/2020, interní kód MU
Název: Aplikovaný výzkum: vyhledávání, analýza a vizualizace rozsáhlých dat, zpracování přirozeného jazyka, umělá inteligence pro analýzu biomedicínských obrazů.
Investor: Masarykova univerzita, Aplikovaný výzkum: vyhledávání, analýza a vizualizace rozsáhlých dat, zpracování přirozeného jazyka, umělá inteligence pro analýzu biomedicínských obrazů.