AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThepaper overviews the existing studies on user modeling in adaptivelearning systems and examines the data types used in the studiesand the user characteristics that form the basis for the user models.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The rapid development and popularity of Internet and mobiletechnologies has led researchers to focus on the usability oftechnology in education, both in formal education and in open anddistance education. Learning systems are examples of technologiesthat help tutors and learners in sharing course information,delivering course materials, applying quizzes. In a learning system, itis very important to consider individual characteristics in order toattract the attention of the student and increase the level ofengagement. Adaptive learning systems provide students anindividual learning environment by assessing students' skills anddemographic differences, tailoring the learning environment to thesedifferences in skills and characteristics. Adaptive learning systemsevaluate the user data and incorporate the characteristics ofstudents or users in a diverse population of learners into a usermodel. The most important feature of any adaptive learning system isthe user model, which represents information about each user. Theuser model is used for decisions which individualize the system. Thesuccess of the system in decision-making depends on the user modeland the success of the user model depends largely on the methods ofcollecting and evaluating user data. In the present data age, when itis possible to collect all kinds of data about the user from differentsources; examining these data and its properties is critical. Thepaper overviews the existing studies on user modeling in adaptivelearning systems and examines the data types used in the studiesand the user characteristics that form the basis for the user models.
Özet
İnternet ve mobil teknolojilerin hızlı gelişimi ve popülaritesi araştırmacıları eğitimde teknolojinin hem örgün eğitimde hem de açık ve uzaktan eğitimde kullanılabilirliği konusuna odaklanmaya yöneltmiştir. Öğrenme sistemleri, öğretmenlere ve öğrencilere ders bilgilerini paylaşma, ders malzemeleri sunma, sınav uygulama gibi etkinliklerle derse yardımcı olan teknolojilere örnektir. Bir öğrenme sisteminde, öğrencinin dikkatini çekmek ve katılım seviyesini arttırmak için bireysel özellikleri göz önünde bulundurmak çok önemlidir. Uyarlanabilir öğrenme sistemleri, öğrencilerin becerilerini ve demografik farklılıklarını değerlendirerek öğrenme ortamını beceri ve özelliklerdeki bu farklılıklara göre özelleştirerek öğrencilere bireysel bir öğrenme ortamı sunar. Uyarlanabilir öğrenme sistemleri kullanıcı verilerini değerlendirerek pek çok farklı profildeki öğrencilerden oluşan bir popülasyondaki öğrenci ya da kullanıcıların özelliklerini bir kullanıcı modeli içinde barındırırlar. Herhangi bir uyarlanabilir öğrenme sisteminin en önemli özelliği, her kullanıcı hakkında bilgileri temsil eden bu kullanıcı modelidir. Kullanıcı modeli sistemin bireyselleştirilmesine yönelik kararlarda kullanılır. Sistemin karar almadaki başarısı kullanıcı modeline, kullanıcı modelinin başarısı ise büyük ölçüde kullanıcı verilerinin toplanma ve değerlendirilme yöntemlerine bağlıdır. Bulunduğumuz veri çağında, kullanıcı hakkında farklı kaynaklardan her tür veri toplamanın mümkün olduğu durumlarda; bu verileri ve özelliklerini incelemek kritik bir öneme sahiptir. Bu makale, uyarlanabilir öğrenme sistemlerinde kullanıcı modellemesi konusundaki mevcut çalışmaları gözden geçirerek, çalışmalarda kullanılmış olan veri türlerini ve kullanıcı modellerine temel teşkil eden kullanıcı özelliklerini incelemektedir.