Podloženo výzkumem

Výukový systém je postaven a neustále vylepšován na základě zkušeností z vědeckého výzkumu, který je veden ve spolupráci s výzkumnou skupinou Adaptive Learning na Fakultě informatiky MU v Brně. Výsledky tohoto výzkumu jsou publikovány v předních mezinárodních časopisech a konferencích zaměřujících se na oblast umělé inteligence ve vzdělávání.

Níže uvádíme některé vybrané publikace, které s projektem bezprostředně souvisí. Můžete se také podívat na konkrétní příklady technik použitých v Umíme.

Metodické články

  • Improving Learning Environments: Avoiding Stupidity Perspective. R. Pelánek, T. Effenberger. IEEE Transactions on Learning Technologies, 2022.
    Vývoj adaptabilního výukového systému je náročnější, než si mnozí uvědomují. Tento článek systematicky rozebírá, co vše se může pokazit, a popisuje techniky, které pomáhají pokažení předcházet.
  • Complexity and Difficulty of Items in Learning Systems. R. Pelánek, T. Effenberger, J. Čechák. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 2021.
    Článek rozebírá, proč je užitečné rozlišovat mezi „obtížností“ a „složitostí“ úloh, jak tyto dvě charakteristiky měřit a k čemu to vlastně při vývoji výukových systémů je.
  • Bayesian Knowledge Tracing, Logistic Models, and Beyond: An Overview of Learner Modeling Techniques. R. Pelánek. User Modeling and User-Adapted Interaction – The Journal of Personalization Research, 2017
    Přehledový článek popisující techniky analýzy dat a modelování studentů, které jsou relevantní pro vývoj výukových systémů.

Informatika

Míra zvládnutí

Velkou pozornost ve výzkumu věnujeme analýze kritérií „míry zvládnutí“. Tu používáme v mnoha cvičeních v systémech Umíme: ovlivňují zisk „štítů“ a splnění domácích úloh.

Analýzy dat

NAPIŠTE NÁM

Děkujeme za vaši zprávu, byla úspěšně odeslána.

Napište nám

Nevíte si rady?

Nejprve se prosím podívejte na časté dotazy:

Čeho se zpráva týká?

Vzkaz Obsah Ovládání Přihlášení Licence