GaTO: An Ontological Model to Apply Gamification in Intelligent Tutoring Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Intelligent Tutoring Systems (ITSs) are concerned with the use of artificial intelligence techniques for performing adaptive tutoring to learners' according to what they know about the domain. Researchers are increasingly interested in applying gamification in e-learning systems to engage students and to drive desired learning behaviors. However, little attention has been drawn to the effective application of gamification in ITS, and how to connect theories of both concepts in a standard and formal way. Moreover, gamified ITS should manipulate a huge amount of knowledge regarding several models, i.e., gamification, domain, student and pedagogical models. Formally connecting such theories as well as representing system's knowledge relies on the use of ontologies. In this paper, we present an ontological model that connects gamification and ITS concepts. Our model takes advantage of ontologies to allow automated reasoning (e.g., on the domain, student, pedagogical or gamification models), to enable interoperability, and create awareness about theories and good practices for the designers of gamified ITS. To evaluate our model, we use an ontology evaluation method based on five knowledge representation roles. We also illustrate how it could support the development of an intelligent authoring tool to design gamified ITS.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle