Att anpassa sig till elevers egenskaper är viktigt när man väljer övningar för elever i ett intelligent undervisningssystem. I denna uppsats undersöks hur människor anpassar nästa övningsval (i synnerhet svårighetsnivå) till elevens personlighet, investerade mentala ansträngning och prestation för att inspirera en adaptiv övningsvalalgoritm. För det första beskrivs undersökningarna för att ta fram validerade material för huvudstudierna, nämligen skapande och validering av självkänsla personlighetshistorier, mental ansträngning uttalanden, och matematiska övningar med varierande svårighetsgrader. Därefter undersöker vi genom empiriska studier effekten på övningsvalet av elevens självkänsla (låg kontra hög självkänsla) och ansträngning (minimal, liten, måttlig, mycket, och all möjlig ansträngning). Tre studier undersöker detta för elever som hade olika föreställningar på en tidigare övning: bara passerar, bara misslyckas, och presterade bra. Deltagarna betraktade en fiktiv elev med en viss prestation, självkänsla och ansträngning, och valde svårighetsnivån för nästa matematiska övning. Vi fann att självkänsla, mental ansträngning och prestation alla påverkade svårighetsgraden av de övningar som valts ut för elever. Slutligen, med hjälp av resultaten från studierna, föreslår vi en algoritm som väljer övningar med varierande svårighetsgrader anpassade till elevens egenskaper.
Okpo och al. REF undersökte anpassningen av övningsvalet till elevens självkänsla, ansträngning och prestation.
Adapting exercise selection to performance, effort and self-esteem
{'venue': 'New Rev. Hypermedia Multim.', 'journal': 'New Rev. Hypermedia Multim.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}