Sistem Tasarımı – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları
Sistem Tasarımı
Öğrenme verimliliğini artırmak ve mobil cihazlardaki sınırlamalarla başa çıkmak için, öğretim materyalleri öğrencilere öğrenme performanslarına göre seçici olarak dağıtılabilir. Burada, bir dersin materyallerinin web üzerinden erişilebilir olduğunu düşünüyoruz. Öğrenci, düğmelerle ileri ve geri hareket edebilir veya içerik sayfasındaki belirli bir sayfayı seçebilir.
Tasarımımızda, öğrencilerin öğrenme performansı Bayes ağları ile değerlendirilmektedir. Öğrenciler, mevcut bölümdeki önemli kavramların çoğuna zaten hakim olmuşlarsa, bir sonraki bölüme çalışmaya devam edebilirler.
Öte yandan, öğrencilerin anlamada sorun yaşamaları durumunda bir bölümü tekrar almaları gerekir. Bazı materyalleri tekrar ziyaret etmeleri (tekrar almaları) istenir. Bölüm tekrarı sırasında öğrenmelerini geliştirmek için ek çalışma materyalleri de dağıtılabilir.
Bayes Ağı
Bölüm düzeyinde Bayes ağı gösterilmektedir. Bu ağ, bir öğrencinin bir bölümdeki öğrenme performansını kapsamlı bir şekilde değerlendirmek için kullanılır. Değerlendirme yalnızca bir sınav sonucuna dayalı değildir.
Bir öğrenci şans eseri iyi bir sonuç alabilir veya test çok kolay olabilir. Ayrıca, bir öğrenci çok sıkı çalışabilir, ancak test çok zor olduğunda yine de kötü bir sonuç alabilir. Bu nedenle, öğrenme performansının sınıflandırılması 6 farklı yöne dayanmaktadır. Bunlar:
1. Gözden Geçirme Puanı – eğer varsa, ilk ziyaret zamanıyla karşılaştırıldığında tekrar ziyaret süresi.
2. İçerik Puanı – öğrencilerin “Zor” düğmesini tıklama sayısı.
3. Okuma Süresi – o bölümdeki öğrencilerin ortalama okuma süresi.
4. Okuma Stratejisi – öğrencinin bir bölümde aktif mi yoksa pasif mi öğrendiği.
5. Sınav Ölçütü Referans Sonucu – öğrencinin sınav sonucunu gerçek puanına göre sınıflandırmak için.
6. Sınav Normu Referans Sonucu – öğrencinin sınav sonucunu akranlarıyla karşılaştırarak sınıflandırmak için.
Ağdaki düğümler arasındaki geçici ilişkileri gösterir. Örneğin, öğrenme performansının sınıflandırılması, koşullu olarak çalışma performansına ve sınav performansına bağlıdır.
Çalışma performansı içeriğin zorluğuna, okuma süresine ve okuma stratejisine bağlıdır. Sınav performansı, içerik zorluğu, sınav kriter referans sonucu ve sınav norm referans sonucu sonuçlarına bağlıdır. İçerik zorluğu, koşullu olarak içerik puanı ve inceleme puanının sonuçlarına bağlıdır.
Önceden veri olmaması probleminden dolayı, ağdaki düğümlerin farklı durumlarının olasılığını tahmin etmek için orantısal tahmin teknikleri kullanılır. Performans verileri mevcut olduğunda, düğümlerin sınıflandırılması, önceki düğümlerin koşullu olasılığı ile hesaplanmalıdır.
Gösterildiği gibi, bir öğrenci bir bölümün ve sınavın çalışmasını bitirdiğinde, bölüm düzeyinde Bayes ağı öğrenme performansını belirler. Öğrenme performansı “Yeterli” olarak sınıflandırılırsa, bir sonraki bölüme geçecektir. Aksi takdirde, durumu “Yeterli” olarak sınıflandırılana kadar o faslı tekrar ziyaret etmesi gerekir.
Eğitimde sistem yaklaşımı
Eğitim Tasarımı Nedir
Eğitim Tasarımı Eğitimi
Eğitim tasarımı nasıl yapılır
Öğretim tasarımı PDF
Öğretim tasarımı kuramlar, Modeller ve uygulamalar PDF
Öğretim tasarımı yaklaşımları
Öğretim tasarımı örnekleri
Bayes Ağı (Sayfa Düzeyi)
Bir öğrencinin bir bölümü tekrar alması gerektiğinde, öğrencinin bölümün tamamını tekrar çalışmasına gerek yoktur. Çünkü öğrenci bölümü ilk okuduğunda bazı kavramlara zaten hakim olmuş olabilir.
Hangi sayfaların öğrencilere yeniden dağıtılması gerektiğini belirlemek için sayfa düzeyinde bir Bayes ağı kullanılır. Ayrıca, önemli kavramları daha net anlamalarına yardımcı olmak için öğrencilere ek referanslar ve örnekler de dağıtılabilir.
Yeniden dağıtım akışını gösterir. Bölüm yeniden alma sırasında sistem, bölümün her sayfasını ağ tarafından inceler. Yalnızca yeniden dağıtım listesindeki sayfalar öğrenciye tekrar gösterilir.
Sınav Yönetim Sistemi
İki seviyeli Bayes ağından ayrı olarak, bu uyarlanabilir öğrenme sisteminin ikinci ana bileşeni KYS’dir (Sınav Yönetim Sistemi). QMS, sınava girenlerin beceri düzeyine göre testten sorular seçen bir CAT (Bilgisayarlı Uyarlamalı Test) sistemidir.
Hazırlanan sorular soru bankasında saklanır ve tekrar kullanılabilir. Bu sistem, öğrencilere yeteneklerine göre farklı soruların seçildiği uyarlamalı testler sağlayabilir. IRT (Öğe Tepki Teorisi) yeteneklerini tahmin etmek için kullanılır ve ardından soru bankasından uygun sorular seçilir.
MÖT, öğrencilerin düşükten yüksek yeteneğe değişen tek yönlü bir süreklilik üzerinde farklı yeteneklere sahip olduğunun varsayıldığı istatistiksel bir çerçevedir. QMS, tahmini yapmak için üç parametreli IRT lojistik modelini kullanır.
Üç parametre, ayrım parametresi, zorluk parametresi ve tahmin parametresidir. Ayırt etme parametresi, sorunun öğrencinin yeteneğini ne derece ayırt edebildiğini gösterir. Zorluk parametresi, yetenek ölçeğinde doğru yanıt olasılığının 0,5 olduğu noktadır. Tahmin parametresi, modele cevap seçimindeki tahmin faktörünü dahil eder. Soru oluşturulacak aracın ekran görüntüsünü gösterir.
Bir bölümün sonunda, öğrenciden bir sınav başlatması istenir. Öğrenciye quiz bilgileri hakkında bilgi vermesi için quiz açıklama sayfası sunulur. Bir soru örneği gösterir. Quiz tamamlandıktan sonra, öğrenciyi quiz sonucu hakkında bilgilendirmek için bir quiz sonuç sayfası gösterilir.
Uyarlanabilir testlerin geleneksel teste göre avantajı, öğrencilerin kendileri için çok kolay veya çok zor olan soruları yanıtlamak için zaman ve çaba harcamalarına gerek olmamasıdır. Öğrencilerin sıkılan veya yorulan durumları en aza indirilebilir.
Bu sistemdeki KYS’nin ana işlevi, öğrencileri IRT tarafından doğrulanan test öğelerini kullanarak test etmek, ardından öğrencilerin tepkilerine göre yeteneklerini ve bilginin ustalık derecesini tahmin etmektir.
Sistem Uygulaması
Tüm öğretim materyalleri XML belgeleri olarak saklanır. Uygulama sunucusunda (Tomcat) alınan bir HTTP isteği olduğunda, belgeler bir DOM ayrıştırıcısı tarafından ayrıştırılır. Uygulama sunucusunda bulunan JAVA sunucu uygulaması, bölüm numarası ve sayfa numarası gibi ilgili tüm öznitelikleri DOM ayrıştırıcısına gönderir.
DOM ayrıştırıcısı, sayfa başlığı, sayfa başlığı ve öğretim içerikleri gibi tüm gerekli öğretim materyallerini JAVA sunucu uygulaması programına döndürür. Son olarak, JAVA sunucu uygulaması programı bir HTML sayfası oluşturur ve PDA cep IE’sine gönderir.
Deneyler ve Sonuçlar
15 öğrenci bu sistemi JAVA programlamayı öğrenmek için kullandı. 5’i programlama konusunda acemi, 3’ü daha önce başka programlama dilleri öğrenmiştir. Kalan 7 öğrenci ise JAVA programlama dili yazma deneyimine sahiptir.
Her öğrenci deneyi bireysel olarak gerçekleştirdi. Öğrenci bir bölüm için “Yetersiz” olarak sınıflandırıldığında, materyallerin bölümlerini tekrar almak zorundadır. Her bölümdeki tekrar sayısını gösterir.
Her tekrardan sonra çalışma performansının ve sınav performansının gelişiminin istatistiklerini içerir. Şekil 15’te gösterildiği gibi, çoğu öğrencinin çalışma performansı ve quiz performansı, bölümün tekrar gözden geçirilmesi sırasında geliştirilebilir.
Sistemin, öğrencilerin henüz tam olarak anlamadığı veya yanlış anlamadığı kısımları doğru bir şekilde belirleyebildiğini ve bu öğretim materyallerini tekrar gözden geçirmeleri için sağladığını kanıtlıyor. Ayrıca tüm öğrenciler bir bölümü 3 tekrar üzerinden geçebilirler. Kanıtlar, sistemin öğrencilere uyarlanabilir bir şekilde öğretim materyalleri sağlayabildiğini ve onların çalışma verimliliğini artırmalarına yardımcı olduğunu göstermektedir.
Eğitim Tasarımı Eğitimi Eğitim tasarımı nasıl yapılır Eğitim Tasarımı Nedir Eğitimde Sistem Yaklaşımı Modeller ve uygulamalar PDF Öğretim tasarımı kuramlar Öğretim tasarımı örnekleri Öğretim tasarımı PDF Öğretim tasarımı yaklaşımları