Rok wydania: 2023
Numer czasopisma: 4
Słowa kluczowe: szkolnictwo wyższe,wskaźniki efektywności,zdolność adaptacji,uczenie się adaptacyjne
Strony: 428-439
Język publikacji: Angielski
Badanie skuteczności adaptacyjności systemów online kształcenia w ukraińskich szkołach wyższych
Abstrakt
Adaptacyjne systemy uczenia się (ALS) stają się coraz bardziej popularne w szkolnictwie wyższym ze względu na ich rzekomą zdolność do poprawiania wyników uczenia się studentów oraz poprzez zapewnianie spersonalizowanych ścieżek uczenia się, które pozwalają studentom na korzystanie z treści kursu we własnym tempie. Ocena stopnia efektywności adaptacyjności ALS była jednak pozbawiona kompleksowego podejścia, co częściowo wynika z zastosowanych metod badawczych, na co wskazuje przegląd literatury przeprowadzony w tym badaniu. W niniejszym badaniu przedstawiono KPI służące określeniu efektywności zdolności adaptacyjnych, koncentrując się na wynikach wartości określonej za pomocą miary bazowej w porównaniu z wartością docelową, która jest również zdefiniowana za pomocą miary lub wartości bezwzględnej. Teoretyczna i praktyczna użyteczność takiego opracowania polega na tym, że można go wykorzystać do wykrywania poszczególnych modułów o małej i średniej efektywności oraz do analizy element po elemencie w celu dalszej korekty w kierunku zwiększenia efektywności ich adaptacji.
Bibliografia
[1] Alpaydin E. (2014), Introduction to Machine Learning, The MIT Press, London.
[2] Bocconi S., Kampylis P., Punie Y. (2013), Framing ICT-enabled Innovation for Learning: The Case of One-to-one Learning Initiatives in Europe, „European Journal of Education”, Vol. 48, No. 1, pp. 113–130.
[3] Bonett D.G., Wright T.A. (2000), Sample Size Requirements for Estimating Pearson, Kendall and Spearman correlations, „Psychometrika”, Vol. 65, No. 1, pp. 23–28.
[4] Brusilovski P., Karagiannidis C., Sampson D. (2004), Layered Evaluation of Adaptive Learning Systems, „International Journal of Continuing Engineering Education and Lifelong Learning”, Vol. 14, No. 4/5, pp. 402–421.
[5] Chrysoulas C., Fasli M. (2017), Building an Adaptive E-Learning System, Proceedings of the 9th International Conference on Computer Supported Education, Vol. 2, SciTePress, Porto, pp. 375–382.
[6] CourseWare in Context (2016), How to Use the CWiC Framework: Framework, https://coursewareincontext.org/cwic-wp/wp-content/uploads/2016/06/How-to-Use-the-CWiC-Framework_Framework-1.pdf, access date: 14.10.2023.
[7] Dhakshinamoorthy A., Dhakshinamoorthy K. (2019), KLSAS – An Adaptive Dynamic Learning Environment Based on Knowledge Level and Learning Style, „Comput. Appl. Eng. Educ.”, Vol. 27, No. 2, pp. 319–331.
[8] Dolenc K., Aberšek B. (2015), TECH8 Intelligent and Adaptive e-learning System: Integration into Technology and Science Classrooms in Lower Secondary Schools, „Computers & Education”, Vol. 82, pp. 354–365.
[9] Durlach P., Ray J. (2011), Designing Adaptive Instructional Environments: Insights from Empirical Evidence, Report. U.S. Army Medical Research Laboratory, Technical Report 1297.
[10] Ejdys J., Gulc A. (2021), Akceptacja e-learningu na poziomie szkoły wyższej. Perspektywa studentów, „Przegląd Organizacji”, Nr 7(978), s. 27–37.
[11] Fatahi S. (2019), An Experimental Study on an Adaptive E-learning Environment Based on Learner’s Personality and Emotion, „Education and Information Technologies”, Vol. 24, No. 4, pp. 2225–2241.
[12] Figurska I. (2019), The Concept of a Comprehensive Approach to Knowledge Management in the Organisation, Wyd. CeDeWu, Warszawa.
[13] Gałuszka A., Bereska D., Gałuszka A. (2017), Dydaktyka adaptacyjna i dydaktyka spersonalizowana – modele i narzędzia, „Humanum”, Vol. 26, , No. 3, pp. 291-300.
Jing Y., Zhao L., Zhu K., Wang H., Wang C., Xia Q. (2023), Research Landscape of Adaptive Learning in Education: A Bibliometric Study on Research Publications from 2000 to 2022, „Sustainability”, Vol. 15, No. 4, art. 3115.
[14] Kałkowska J. (2016), The Organisational Aspects of Enterprise Information and Communication Technologies Management in the Knowledge-based Economy, „Przegląd Organizacji”, Nr 5, pp. 63–70.
[15] Knewton (2013), Knewton Adaptive Learning. Building the world’s Most Powerful Education Recommendation Engine, https://dl.icdst.org/pdfs/files1/4784e02f313151eecbc0581a7d8ddddb.pdf, access date: 13.11.2023.
[16] Kukreti M., Dileep M.R., Dangwal A. (2022), Entrepreneurship Education Development in the Context of Tourism in Oman, [in:] S.Ch. Bagri, R.K. Dhodi, K.C. Junaid (Eds.), Entrepreneurship Education in Tourism and Hospitality Management, IGI Global, Hershey, pp. 77–109.
[17] Lim L., Lim S.H., Lim W.Y.R. (2023), Efficacy of an Adaptive Learning System on Course Scores, „Systems”, Vol. 11, No. 1, art. 31.
[18] Lim L., Lim S.H., Lim R.W.Y. (2022), Measuring Learner Satisfaction of an Adaptive Learning System, „Behavioral Sciences”, Vol. 12, No. 8, art. 264.
[19] Lin L., Wang F. (2023), Adaptive Learning System Based on Knowledge Graph, Proceedings of the 9th International Conference on Education and Training Technologies, ICETT ‘23, Association for Computing Machinery, New York, art. 7, pp. 1–7.
[20] Pugliese L. (2016), Adaptive Learning Systems: Surviving the Storm, EDUCAUSE Review, https://er.educause.edu/articles/2016/10/adaptive-learning-systems-surviving-the-storm, access date: 10.10.2023.
[21] Recker J. (2016), Reasoning about Discontinuance of Information System Use, „Journal of Information Technology, Theory and Application”, Vol. 17, No. 1, pp. 41–66.
[22] Stanisławska E. (2016), Adaptacyjne uczenie się a oczekiwania inflacyjne konsumentów, Wyd. Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa.
[23] Salgues B. (2018), Society 5.0: Industry of the Future, Technologies, Methods and Tools, Wiley, London-Hoboken.
[24] Sfenrianto S., Hartarto Y.B., Akbar H., Mukhtar M., Efriadi E., Wahyudi M. (2018), An Adaptive Learning System Based on Knowledge Level for English Learning, „International Journal of Emerging Technologies in Learning”, Vol. 13, No. 12, pp. 191–200.
[25] Weber G. (2012), Adaptive Learning Systems, [in:] N.M. Seel (Ed.), Encyclopedia of the Sciences of Learning, Springer, Boston, pp. 113–115.
[26] Wiśniewska S., Wiśniewski K. (2020), Organizacyjne uczenie się jako determinanta zatrudnialności pracowników, „Przegląd Organizacji”, Nr 7, s. 20–27.
[27] Wang Tzone-I., Wang Kun-Te, Huang Yueh-Min (2008), Using a style-based ant colony system for adaptive learning, „Expert Systems with Applications”, Vol. 34, No. 4, pp. 2449-2464.