PELÁNEK, Radek, Tomáš EFFENBERGER a Adam KUKUČKA. Towards Design-Loop Adaptivity: Identifying Items for Revision. Journal of Educational Data Mining. International Educational Data Mining Society, 2022, roč. 14, č. 3, s. 1-25. ISSN 2157-2100. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.5281/zenodo.7357331.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Towards Design-Loop Adaptivity: Identifying Items for Revision
Autoři PELÁNEK, Radek (203 Česká republika, garant, domácí), Tomáš EFFENBERGER (203 Česká republika, domácí) a Adam KUKUČKA (703 Slovensko, domácí).
Vydání Journal of Educational Data Mining, International Educational Data Mining Society, 2022, 2157-2100.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10200 1.2 Computer and information sciences
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/22:00128708
Organizační jednotka Fakulta informatiky
Doi http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.7357331
Klíčová slova anglicky learning environment; outliers; anomaly detection; interpretability; reliability; difficulty; content analysis; attention-worthiness
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 27. 3. 2023 16:41.
Anotace
We study the automatic identification of educational items worthy of content authors’ attention. Based on the results of such analysis, content authors can revise and improve the content of learning environments. We provide an overview of item properties relevant to this task, including difficulty and complexity measures, item discrimination, and various forms of content representation. We analyze the potential usefulness of these properties using both simulation and analysis of real data from a large-scale learning environment. We also describe two case studies where we practically apply the identification of attention-worthy items. Based on the analysis and case studies, we provide recommendations for practice and impulses for further research.
VytisknoutZobrazeno: 3. 10. 2024 10:48