PELÁNEK, Radek a Petr JARUŠEK. Modeling and Predicting Students Problem Solving Times. In Proceedings of the 38th International Conference on Current Trends in Theory and Practice of Computer Science. Czech republic: Springer, 2012, s. 637-648. ISBN 978-3-642-27659-0. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-27660-6_52.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Modeling and Predicting Students Problem Solving Times
Autoři PELÁNEK, Radek (203 Česká republika, garant, domácí) a Petr JARUŠEK (203 Česká republika, domácí).
Vydání Czech republic, Proceedings of the 38th International Conference on Current Trends in Theory and Practice of Computer Science, od s. 637-648, 12 s. 2012.
Nakladatel Springer
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Impakt faktor Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV RIV/00216224:14330/12:00057329
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-642-27659-0
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-27660-6_52
UT WoS 000307258500052
Klíčová slova anglicky Problem solving; Modeling; Predicting
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 23. 4. 2013 12:56.
Anotace
Artificial intelligence and data mining techniques offer a chance to make education tailored to every student. One of possible contributions of automated techniques is a selection of suitable problems for individual students based on previously collected data. To achieve this goal, we propose a model of problem solving times, which predicts how much time will a particular student need to solve a given problem. Our model is an analogy of the models used in the item response theory, but instead of probability of a correct answer, we model problem solving time. We also introduce a web-based problem solving tutor, which uses the model to make adaptive predictions and recommends problems of suitable difficulty. The system already collected extensive data on human problem solving. Using this dataset we evaluate the model and discuss an insight gained by an analysis of model parameters.
Návaznosti
GAP202/10/0334, projekt VaVNázev: Řešení obtížných dobře strukturovaných problémů: spolupráce člověka a počítače
Investor: Grantová agentura ČR, Řešení obtížných dobře strukturovaných problémů: spolupráce člověka a počítače
MUNI/A/0914/2009, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace (Akronym: SV-FI MAV)
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 24. 4. 2024 22:25