Analysis and design of mastery learning criteria
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F18%3A00104014" target="_blank" >RIV/00216224:14330/18:00104014 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1080/13614568.2018.1476596" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1080/13614568.2018.1476596</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1080/13614568.2018.1476596" target="_blank" >10.1080/13614568.2018.1476596</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Analysis and design of mastery learning criteria
Popis výsledku v původním jazyce
A common personalisation approach in educational systems is mastery learning. A key step in this approach is a criterion that determines whether a learner has already achieved mastery. We thoroughly analyse several mastery criteria for the basic case of a single well-specified knowledge component. For the analysis we use experiments with both simulated and real data. The results show that the choice of data sources used for mastery decision and the setting of thresholds are more important than the choice of a learner modelling technique. We argue that a simple exponential moving average method is a suitable technique for mastery criterion and discuss techniques for the choice of a mastery threshold. We also propose an extension of the exponential moving average method that takes into account practical aspects like time intensity of items and we report on a practical application of this mastery criterion in a widely used educational system.
Název v anglickém jazyce
Analysis and design of mastery learning criteria
Popis výsledku anglicky
A common personalisation approach in educational systems is mastery learning. A key step in this approach is a criterion that determines whether a learner has already achieved mastery. We thoroughly analyse several mastery criteria for the basic case of a single well-specified knowledge component. For the analysis we use experiments with both simulated and real data. The results show that the choice of data sources used for mastery decision and the setting of thresholds are more important than the choice of a learner modelling technique. We argue that a simple exponential moving average method is a suitable technique for mastery criterion and discuss techniques for the choice of a mastery threshold. We also propose an extension of the exponential moving average method that takes into account practical aspects like time intensity of items and we report on a practical application of this mastery criterion in a widely used educational system.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10200 - Computer and information sciences
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
New Review of Hypermedia and Multimedia
ISSN
1361-4568
e-ISSN
1740-7842
Svazek periodika
24
Číslo periodika v rámci svazku
3
Stát vydavatele periodika
GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku
27
Strana od-do
133-159
Kód UT WoS článku
000449776300002
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85047666977