LPR: an adaptive learning path recommendation system using ACO and meaningful learning theory
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the educational community has been interested in enabled learning systems. That is, having a personalized learning system that can adapt itself while providing learning support to different learners to overcome the weakness of ‘one size fits all’ approaches in technology-enabled learning systems. In this thesis, we address one known problem in adaptive learning systems called curriculum sequencing. We design and implement a learning path recommendation (LPR) system that selects an appropriate learning path for learners based on their characteristics and needs. There are two components to the LPR system: searching for the learning paths and clustering the learners into groups based on their prior knowledge. Using bioinspired ant colony optimization (ACO) algorithm and meaningful learning theory of Ausubel, the ACO path finder component searches for a suitable learning path for the learner. This component incorporates continuous learner’s improvement in the process of a learning path selection. The LPR system, uses the pre-assessment/familiar degree calculator to gauge learner’s prior knowledge and produces a learner’s familiar degree of concepts. The clustering component uses Fuzzy C-Mean (FCM) algorithm. The LPR system can recommend more than one learning path to learners located on the cluster boundaries. We implement an interface to provide the recommendation to the learner. We evaluate the effectiveness of the LPR system by designing and developing a database course and ask actual learners to complete the course. The results of our experiment show that the group that used the LPR system have higher performance and knowledge improvement in the course than the control group. The performance and knowledge improvement differences between the two groups are statistically significant. Based on the statistical tests, the LPR system has a moderate to large impact on the learners’ performance and knowledge improvement. Although the course completion time for the LPR group was slightly less than the control group, no statistically significant difference is found between the time completion of both groups.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».