2024
Adaptive Learning is Hard: Challenges, Nuances, and Trade-offs in Modeling
PELÁNEK, RadekZákladní údaje
Originální název
Adaptive Learning is Hard: Challenges, Nuances, and Trade-offs in Modeling
Autoři
Vydání
International Journal of Artificial Intelligence in Education, NEW YORK, SPRINGER, 2024, 1560-4292
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Stát vydavatele
Spojené státy
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Impakt faktor
Impact factor: 4.900 v roce 2022
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
UT WoS
001190058700001
Klíčová slova anglicky
Adaptive learning; Student modeling; Domain modeling; Trade-offs
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 22. 4. 2024 10:45, doc. Mgr. Radek Pelánek, Ph.D.
Anotace
V originále
While the potential of personalized education has long been emphasized, the practical adoption of adaptive learning environments has been relatively slow. Discussion about underlying reasons for this disparity often centers on factors such as usability, the role of teachers, or privacy concerns. Although these considerations are important, I argue that a key factor contributing to this relatively slow progress is the inherent complexity of developing adaptive learning environments. I focus specifically on the modeling techniques that provide the foundation for adaptive behavior. The design of these models presents us with numerous challenges, nuances, and trade-offs. Awareness of these challenges is essential for guiding our efforts, both in the practical development of our systems and in our research endeavors.