Abstract-LS-Plan är en ram för personalisering och anpassning inom e-lärande. Inom denna ram spelar en anpassningsmotor en viktig roll, att hantera skapandet av individanpassade kurser från lämpliga databaser av inlärningsnoder och säkerställa underhåll av sådana kurser, för kontinuerlig anpassning av det inlärningsmaterial som föreslås för eleven. Anpassning är i detta fall menas med hänsyn till den kunskap som inläraren och hennes inlärningsstilar har, både utvärderad före kursen och vidmakthållen under kursens gång. Kunskaps- och inlärningsstilar är komponenterna i den studentmodell som styrs av ramverket. Både den statiska, precourse och dynamiska, in-course, generation av personlig inlärningsvägar hanteras genom en anpassningsalgoritm och utförs av en planerare, baserat på Linjär Temporal Logic. En första Learning Objects Sequence produceras baserat på den första elevens kognitiva tillstånd och inlärningsstilar, som bedöms genom prenavigation tester. Under studentens navigering, och på grundval av lärandebedömningar, kan anpassningsalgoritmen ge en ny Learning Objects Sequence för att svara på förändringar i studentmodellen. Vi rapporterar här om en omfattande experimentell utvärdering, som utförs genom att integrera LS-Plan i en pedagogisk hypermedia, LECOMPS webbapplikation, och använda den för att producera och leverera flera personliga kurser i en utbildningsmiljö tillägnad italienska Neorealist Cinema. Utvärderingen genomförs huvudsakligen genom två standardförfaranden: som helhet och de skiktade tillvägagångssätten. Resultaten är uppmuntrande både för systemet i stort och för de adaptiva komponenterna. Index Terms-Personlig inlärning, adaptivt webbaserat system, inlärningsstilar.
I REF är sekvenseringsmotorn baserad på elevens nuvarande kunskapstillstånd och inlärningsstilar.
Adaptive Learning with the LS-Plan System: A Field Evaluation
{'venue': 'IEEE Transactions on Learning Technologies', 'journal': 'IEEE Transactions on Learning Technologies', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}