Evaluating a Prototype of a Recommender‐Driven Online Learning System
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Recommender‐driven online learning systems (ROLS) are at the forefront of new computer‐based learning. They incorporate machine learning to allow learning‐by‐doing, generating personalized recommendations in the process. This article describes the evaluations of a new type of online learning systems, ROLS. This evaluation was carried out in three phases using a design science research approach. In Phase I, building the ROLS prototype validated the conceptual framework used. In Phase II, building an instantiation of ROLS to teach Structured Query Language (SQL), SQL‐with‐Ease, validated the ROLS prototype. In Phase III, a laboratory experiment evaluated learning outcomes from using SQL‐with‐Ease compared with two other traditional forms of learning. A set of qualitative interviews carried out with learners soon after using the system confirmed that the system was effective. They indicated that more work on fine‐tuning recommendations generated by the system could further improve learner satisfaction. The key implication for practitioners is that ROLS have the potential to improve learning outcomes significantly. Implications for researchers are that evaluations of ROLS, which include formative and summative evaluations, are essential to improve their performance and that developing innovative approaches to evaluation can advance these learning technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».