Mobil Ortamda Uyarlanabilir Öğrenme – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları
Tartışma
Bu bölümde, deneylerdeki puanlar ve grup yetenekleri gibi değerlerin ve toplam sonuçların doğruluğunu değerlendiriyoruz. Deney sonuçlarının doğruluğunu değerlendirmek için tüm iletişim günlüklerini ve çıktı raporlarını analiz ettik. “Manuel” olarak adlandırılan alt sütun, bir öğretmen tarafından manuel olarak belirlenen puanları ve grup yeteneklerini sunar.
İlk olarak, izleme aracı tarafından hesaplanan puanların doğruluğunu tartışıyoruz. “İzleme aracıyla” ile “manuel” arasındaki en farklı nokta Grup1 puanıdır. Grup1’in otomatik puanı “36” olmasına rağmen öğretmenin aldığı puan en yüksektir. Yani öğretmen Grup1’in raporunun en iyisi olduğuna karar verdi.
Ancak, otomatik puan ikinci en düşük değerdir. Raporları detaylı olarak inceledik. Grup1 raporu diğer raporlardan farklı bir özelliğe sahiptir. Diğer raporlar maddeler halinde açıklanmıştır. Gösterilen anahtar kelimeleri sağladık.
Bu nedenle denekler, açıklamaları maddelemede her bir anahtar kelimeye göre tanımlamıştır. Özellikle Grup2 ve Grup3’ün raporlarının sonucunu, anahtar kelimelere göre yapılan açıklamalar raporlarda basitçe sıralandığı için anlayamadık. Buna karşılık, Grup 1’in raporu, maddelendirme yapılmadan iyi bir sonuca sahipti. Cümleler bir bütün olarak mantıklı ve tutarlıydı.
Bu, TF/IDF yönteminin ve vektör uzay modelinin sınırlamasıdır. Mantıksal cümleler ve tutarlılık puanlama aracı tarafından kontrol edilemez. Ancak, puanlama aracı raporların sonuç içerip içermediğini kontrol etmelidir. En azından raporlar sadece maddelemelerden oluşuyorsa, puanlama aracı düşük değeri raporun puanı olarak hesaplamalıdır.
Ayrıca internet sitelerinden “Kopyala Yapıştır” cümlelerinin çalıştırılmasının da yüksek puan aldığını gördük. Grup4 örneğinde, birçok cümle doğrudan web sitelerinden kopyalanıp yapıştırılmıştır. Rapordaki cümleler arasındaki tutarlılık iyi olmasa da raporun puanı yüksek olarak hesaplandı.
Ardından, grup yeteneklerini analiz ediyoruz. Grup4’ün grup yeteneği çok yüksek olmasına rağmen, izleme aracıyla Grup1, Grup2 ve Grup3’ün grup yetenekleri hemen hemen aynıdır. Group4’ün iletişim günlüklerini kontrol ettiğimizde iletişim günlüklerinde iki önemli sorun tespit ettik.
İlk sorun, deneklerin deneyi sürekli olmayan bir şekilde yürütmesidir. Yani Grup4 denekleri deneyin bir bölümünü sabah evde uygulamışlardır. Bundan sonra, denekler okullarına gitti. Akşam denek geri döndüğünde deney evde yeniden başlatıldı.
Bu büyük kesinti gibi zaman gecikmesi, grup yeteneklerinin yanlış hesaplanmasına yol açar. Diğer gruplar deneylerde bu kadar büyük kesintiye uğramadı. İkinci sorun ise iletişimin yemek konuları, eğlence konuları gibi birçok anlamsız sohbeti içermesidir.
Anlamsız sohbet, izleme aracı tarafından hesaplanan düşük bir değere yol açar. Bu hesaplamanın doğru olduğunu düşünüyoruz çünkü çok fazla anlamsız sohbet, iyi olmayan işbirlikçi çalışma durumunda gerçekleşiyor. Bu durumda, izleme aracı grup yeteneğinin doğru değerini hesaplayabilir, araçla hesaplanan sonuçların doğruluğunu özetleriz. Doğruluğun özetini göstermektedir.
Mobil öğrenme Nedir
Mobil öğrenme örnekleri
Mobil öğrenme araçları
Her zaman her yerde öğrenme nedir
Ters yüz öğrenme Nedir
Mobil öğrenme uygulamaları
Mobil öğrenme tanımı
Mobil öğrenme Tarihi
“Beklenen sonuçlar” adlı sütun, beklediğimiz değerler anlamına gelir. “İzleme aracına göre sonuç” ve “Puanlama aracına göre sonuç” adlı sütunlar, bu deneylerde doğrulanan değerleri sunar. Grubun durumu “Sohbet var”, “problemleri çözmüyor” altındaysa, araç düşük değerleri grubun iyi olmadığı ve iyi olmayan ürün olarak hesaplayacaktır.
Grubun durumu “İyi paylaşım çalışması” altındaysa, araç izleme aracı tarafından grubun iyi durumu olarak yüksek değeri hesaplayacaktır. Ancak grubun durumu “Kopyala ve Yapıştır Yürütülüyor”, “Öğeleme” altındayken, beklenen sonuçlar düşük olmasına rağmen araç yüksek değerler hesapladı. Ayrıca raporun “rapor olarak iyi tutarlılık” durumu da yukarıda belirtildiği gibi değerlere yansıtılamamıştır.
En azından “Copy & Paste Yürütme” ve “Öğeleme” altındaki eşleşmeleri çözebiliriz. “Kopyala ve Yapıştır Yürütülüyor” daki sorun, otomatik raporlarla web sitelerinin cümleleri karşılaştırılarak çözülecektir.
Raporlar ve web siteleri cümleleri arasındaki benzerliklerin hesaplama karmaşıklığı büyük olsa da, “Kopyala ve Yapıştır Yürütülüyor” kontrol edebileceğiz. Puanlama aracına bir fonksiyon eklenerek “Öğeleme”ye göre problem çözülecektir. Bir işlev, raporların “Giriş”, “Sonuç” gibi yapılarını kontrol etmektir. İşlev, puanlama aracına kolayca uygulanacaktır.
Özet
İşbirlikçi öğrenme için bir değerlendirme aracı geliştirdik. Araç, ortak çalışma sırasında grup durumunu hesaplayabilen izleme aracından ve çıktı ürünlerinin puanlarını hesaplayabilen puanlamadan oluşur. Yapılan deneyler sonucunda aracın özellikleri netleştirilmiştir. Gelecekte, aracın tartışılan zayıf yönlerine göre araç yenilenecektir.
Mobil Ortamda Uyarlanabilir Öğrenme
Günümüzde insanlar e-posta okumak ve göndermek, e-kitap okumak, sınıfta not almak, oyun oynamak ve belge depolamak için PDA (Kişisel Dijital Asistanlar) kullanıyor. PDA’nın hareketliliği, öğrencilerin her yerde öğrenmesini uygun hale getirir. Ek olarak, çoğu yeni PDA modeli, sahibinin İnternet üzerinden öğretim materyallerine erişebildiği kablosuz yeteneklerle entegre edilmiştir.
Çoğu e-öğrenici, “herkese uyan tek beden” felsefesinden, bunun sonucunda bilişsel aşırı yüklenmeden ve sonuç olarak mevcut uygulamaların kişiselleştirme eksikliğinden şikayet eder. Bu, sistemin öğrencilerin çalışma ilerlemesini izleyebilen ve uyum sağlayabilirlik sağlayan yapay zeka ile donatılması gerektiği anlamına gelir.
Bilgisayar aracılığıyla öğrenme, sınıfta öğrenmeye göre bir avantaj sağlar. Geleneksel sınıf öğretiminde, bir öğretmen her öğrenci için içeriği ve hızı özelleştiremez. Bunun yerine, bir Akıllı Özel Ders Sistemi (ITS), bireysel öğrencinin ihtiyaçlarına göre uyarlanabilir.
Uyarlanabilir öğrenme, e-öğrenme sistemleri için kritik bir başarı faktörü olarak kabul edilir. Öğrencilerin, öğrenci merkezli ortamlarını özelleştirmek için modüler bileşenlerini seçmelerini sağlar. Çoğu akıllı öğretim sistemi, bir bilgi tabanı, bir öğretim stratejisi ve son olarak bir öğrenci modeli ile karakterize edilir. Uyarlanabilir öğrenme 2 adımda gerçekleştirilebilir:
1. Öğrenim teşhisi: Doğrulanmış ölçüm teorisini kullanarak bir öğrenciyi test edin, ardından öğrencinin öğretim içeriğindeki ustalık derecesini tahmin edin.
2. Öğretim içeriğini öğrencinin öğrenme performansına göre seçin. Örneğin, bir sayfanın uzun çalışma süresi, içeriğin belirli bir öğrenci için çok zor olduğunu sınıflandırır. Daha basit düzeyde başka bir sayfa daha sonra seçilir.