Syftet med denna studie var att undersöka om en miljö för e-lärande kan använda mätningar av användarens nuvarande motivation för att anpassa uppgiftsnivån till effektivare lärande. I den rapporterade studien användes motivationsbaserad anpassning slumpmässigt för att samla in ett brett spektrum av data för olika anpassningar i olika motivationstillstånd. Dessa uppgifter användes sedan för att ta fram regler för en lämplig motivationsbaserad anpassning för att maximera den förväntade inlärningsframgången. Ett system för inlärningsklassificering användes för dataanalysen, vilket skapade regler för lämpliga och olämpliga anpassningar baserade på aktuella användarmotiveringsdata. Vi tog fram en uppsättning av tolv regler som föreslår särskilda anpassningsstrategier baserade på verkliga data. Dessa regler skulle i allmänhet kunna ingå i befintliga psykologiska teorier, nämligen zonen för proximal utveckling och Yerkes-Dodson-lagen. I framtida forskning avser vi att utvärdera dessa regler om ytterligare studier och utveckla konkreta uppsättningar av anpassningsstrategier baserade på användarens motivationsmätningar. E-lärande är en stor del av den nuvarande utbildningsprocessen. Allt fler läroanstalter använder sig av e-lärande, till exempel inlärningsspel som lämpar sig för att undervisa i ett visst (litet) ämne, språkkurser på nätet och till och med hela universitetsprogram som använder virtuella klassrum. Några av dessa e-lärande miljöer, fria och kommersiella, används i verkliga undervisningsmiljöer. Självstudier språkprogram är ett välkänt exempel. Men de flesta av dessa undervisningssystem använder fortfarande en "one-size-fits-all" filosofi, där varje inlärare, oberoende av sina individuella förmågor och behov, presenteras med samma innehåll på samma sätt (t.ex., Rey, 2009). Även om dessa inlärningsmiljöer kan hjälpa eleverna att lära sig, kan anpassning av e-lärandemiljöer till varje elevs individuella behov hjälpa eleverna att nå sitt inlärningsmål ännu snabbare och effektivare (t.ex., Chen, Lee & Chen, 2005; Shute & Towle, 2003). Dessa adaptiva e-lärandemiljöer har forskats ett bra tag. Enligt Mödritscher, Garcia-Barrios och Gütl (2004) kan makroanpassningsmetoden, som gör det möjligt att anpassa vissa huvudkomponenter, spåras tillbaka till 1970-talet. Den aktuella utvecklingen inom datavetenskap gör det möjligt att 1120 Australasian Journal of Educational Technology, 2012, 28.7 bygga och grundligt testa allt mer komplexa inlärningsmiljöer, som kan ta ännu mer hänsyn till anpassningskriterier. Ett av dessa kriterier är elevens nuvarande motivation. Motivering är ett inre tillstånd som aktiverar, ger energi och styr beteendet. Det har visats korrelera med inlärningsresultat i flera studier. Schiefele, Krapp och Winteler (1992) drog slutsatsen från en metaanalys att det uppmätta intresset kan förutsäga skolprestationer. Med hjälp av ett program som lär ut tionde klass studenter genetik, Song och Keller (2001) visade att en motiverande adaptiv strategi lovade en betydligt högre prestanda och effektivitet, jämfört med en motiverande minimerad eller mättad strategi. Keeley, Zayac och Correia (2008) genomförde en studie som visade ett statistiskt signifikant, icke-linjärt samband mellan ångest och testresultat hos studenter inskrivna i en inledande statistikkurs. Vi använder ett frågeformulär för att bedöma motivationen i vår studie (jfr. Rey & Buchwald, 2011) och ett system för inlärningsklassificering (LCS) för att utvärdera motivationens inverkan på lärandet inom ramen för en enkel miljö för e-lärande. LCS är adaptiva system (Holland, 1975) som kan lära sig allmänna regler från exemplariska indata, med hjälp av förstärkningsinlärning (Sutton & Barto, 1998) och genetiska algoritmer (Goldberg, 1989). Med tanke på tillräckligt med indatavärden och en extraherbar underliggande datastruktur kan LCS lära sig regler som förväntas maximera den förväntade avkastningen (för mer information om LCS, se t.ex. Butz, 2006). Dessutom kan de utdragna reglerna användas som grund för att utveckla grundläggande motivationsbaserade anpassningsstrategier i e-lärandesystem. Resultatet av detta arbete kan hjälpa oss att förstå hur en elevs nuvarande motivation påverkar deras inlärningsframgång. Följaktligen kan man bygga upp bättre e-lärandesystem som tar hänsyn till dessa insikter för att bättre anpassa sig till användarens motivation och på så sätt hjälpa dem att lära sig snabbare och effektivare. Vi diskuterar först olika aspekter av motivation, motivationsdesign och motivationsbaserad anpassning. Därefter överväger vi olika teorier som är relevanta för lärande och motivation, och introducerar den genomförda studien i detalj och presenterar de genererade resultaten. Vi introducerar sedan LCS som användes för att extrahera anpassningsregler från tillgängliga data och titta på de extraherade reglerna mer i detalj, inbädda dem i välkända teorier som Zone of Proximal Development (ZPD) och Yerkes-Dodson Law. Nutida begränsningar och framtida riktningar avslutar detta arbete. Motiveringsbaserad anpassning (jfr. Keller, 2006), enligt vad som avses i detta dokument, syftar till att förbättra inlärningsframgången genom att anpassa inlärningsmiljön eller inlärningsuppgifter utifrån den studerandes nuvarande motivation. Den syftar inte i första hand till att öka elevens motivation, även om den kan försöka påverka elevens motivation om motivationen i sin tur lovar att påverka inlärningens framgång. Kort sagt syftar motivationsdesignen till att påverka motivationen, medan motivationsbaserad anpassning syftar till att utnyttja kunskap om motivation för att påverka inlärningens framgång. En annan viktig aspekt av integreringen av motivationsfaktorer i adaptivt e-lärande är motivationsdetektering, som berör sig själv vid bedömningen av ett annat dynamiskt tillvägagångssätt är användningen av standardreaktioner såsom en begäran om hjälp eller en handling av att ge upp. Paralinguistiska signaler, såsom ansiktsuttryck, kroppsspråk eller intonation, kan också indikera en inlärares motivation och användas för anpassning (Sarrafzadeh, Alexander, Dadgostar, Fan & Bigdeli 2008). Men bedömningen av dessa signaler kan vara mödosam och kan betraktas som påträngande av eleven. Två välkända teorier som förutsäger påverkan av elevens expertis och smidigare upphetsning på lärande framgång är ZPD (Vygotski, 1963) och YerkesDodson Law (Broadhurst, 1957; Yerkes & Dodson, 1908). Dessa teorier kan vara anpassningsbara till motivationens inflytande på inlärningens framgång. Det ursprungliga konceptet med ZPD förutsäger att den högsta inlärningsframgången kan förväntas om expertisen och svårigheten är på liknande nivå (jfr. För fordon av kategorierna M1, N1, N1, N1, N1, N2, N2, N2, N2, N2, N2, N2, N2, N2, N2, N2, N2, N2, N2 och N2. Om svårigheten är för hög eller för låg för elevens nuvarande expertis, kommer inlärningsframgången att minska. Teorin om flöde (Csikszentmihalyi, 1990) antar att höga svårigheter för låg expertis kommer att leda till ångest, medan låga svårigheter för hög expertis kommer att leda till tristess. Antagandena från begreppet ZPD och flödesteorin är integrerade i figur 1. Figuren inkluderar ångest, tristess och ZPD som en funktion av uppgiftssvårigheter (y-axeln) och elevens expertis (x-axeln). (Csikszentmihalyi, 1990; Vygotski, 1963).................................................................................................. Yerkes-Dodson-lagen antar ett samband mellan upphetsning, uppgiftssvårigheter och prestation. Lagen postulerar att en viss mängd upphetsning är nödvändig till 1122 Australasian Journal of Educational Technology, 2012 aktivera lärande. Om upphetsningen är låg, kommer prestandan också att vara låg. Den optimala upphetsningen, d.v.s. Den upphetsningsnivå som kommer att leda till maximal prestanda ligger på mellannivå över det möjliga intervallet. Högre upphetsning kommer att leda till en minskning av prestanda igen, så att korrelationen mellan upphetsning och prestanda bildar en inverterad U-form. För enkla uppgifter, högre aktiverande upphetsning förväntas resultera i högre prestanda jämfört med svåra uppgifter, där den optimala uppnås för en medelhög nivå av upphetsning. Förutsatt att upphetsning och motivation överlappar (kom ihåg att motivation definieras som inre tillstånd som aktiverar, ger energi och styr beteende), kan Yerkes-Dodson-lagen tillämpas på forskning med beaktande av motivationens påverkan på inlärningens framgång. Tidigare forskning tyder på att motivation spelar en viktig roll i lärandet (Keeley et al. 2008; Song & Keller, 2001) och e-lärande (t.ex. Kim & Frick, 2011). Målet med vår studie var att hitta rimliga strategier för anpassning av uppgiftssvårigheter, med tanke på elevernas nuvarande motivation. Vi strävade efter att hitta anpassningsstrategier för en anpassningsbar miljö för e-lärande som lovar den bästa förväntade inlärningsframgången. Totalt deltog 37 deltagare i studien, som ägde rum i augusti 2010. Av deltagarna var 38 % (14) män och 62 % (23) kvinnor. Åldern varierade från 16 till 48 år, med en medelålder på 26,7 år (SD = 5,8 år). Tjugoen av deltagarna var studenter, fyra var elever, tre arbetade med sina doktorsexamina, två var för närvarande arbetslösa, en gick i förtidspension och sex arbetade inom olika kompetensområden. Deltagarna fick vardera 6 euro för sitt studiedeltagande. ELMA (E-Learning with Motivational Adaptation) är ett mikroadaptivt e-lärandeprogram som har utvecklats för denna studie. Den presenterar ett fast antal uppgifter och mäter elevens motiverande tillstånd flera gånger under lärandet. En enkel anpassning, som reagerar på elevens nuvarande prestation, försöker hålla uppgiften svårigheten på en nivå som överensstämmer med elevens expertis för att undvika den negativa effekten av expertis omvänd effekt (Kalyuga, Ayres, Chandler & Sweller, 2003; Kalyuga, 2007). För denna studie gjordes en andra anpassning slumpmässigt efter varje bedömning av elevens motiverande tillstånd för att samla in ett brett urval av data. Dessa uppgifter användes sedan för att ta fram regler för en lämplig motivationsbaserad anpassning. ELMA arbetade med ett mycket enkelt gränssnitt, som huvudsakligen bestod av svart text på vit bakgrund (jfr. Fig. 3)............................................................................................ En del viktig information lyftes fram med hjälp av större eller djärva bokstäver. En animerad förloppsrad visade den tid som återstår för eleven att lösa en uppgift. Denna progression bar använde också färger (grön och röd) för att signalera om tiden var kort. Endler, Rey och Butz Flödet av programmet kan ses i Figur 2. I följande avsnitt presenteras de olika delarna av programmet mer i detalj. Vi använde självbedömd motivation via "Questionnaire on Current Motivation" (QCM) som introducerades och utvärderades av Rheinberg, Vollmeyer och Burns (2001) i vår studie. Tillfredsställande tillförlitlighet för QCM har visats för både de tyska och amerikanska versionerna med sex prover (N = 944). Dessutom har flera studier stött frågeformulärets giltighet genom att visa att de första motivationsfaktorerna var relaterade till senare inlärningsbeteenden och resultat (Rheinberg m.fl., 2001 ). Frågeformuläret bestod av 18 frågor och fyra underdimensioner (ångest, sannolikhet för framgång, intresse och utmaning), som alla innehöll 7-punkts Likert-skalor. I frågeformuläret ombads eleven att rapportera sin nuvarande motivation utifrån det tidigare arbetsblocket. Den fullständiga enkäten bedömde elevens motivation i början och i slutet av programmet, men övervägdes inte för den motivationsbaserade anpassningen. För det andra fullständiga frågeformuläret ändrades uppgifterna något, för att göra dem lämpliga för en retrospektiv syn på uppgifterna. En reducerad version av det motiverande frågeformuläret presenterades flera gånger under programmet för att se till att programmet alltid fångade elevens nuvarande motivation. Detta minskade frågeformulär bestod av fyra uttalanden som omfattade var och en av de motiverande faktorerna. Vi valde de uttalanden som hade visat sig ge den bästa indikationen för varje faktor i den studie som genomfördes av Rheinberg et al. (2001).................................................................. I en huvudkomponentanalys visade var och en av dessa uttalanden en korrelation på minst 0,75 med respektive motivationsfaktor (.85 för ångest, -.78 för sannolikhet för framgång,.79 för utmaning, och.75 för intresse). Dessa uttalanden var "Es ist mir etwas peinlich hier zu versagen." "Jag är lite generad över att misslyckas här.",.85) för ångest; "Wahrscheinlich werde ich die Aufgabe nicht schaffen." ("Jag kommer förmodligen inte att kunna 1124 Australasian Journal of Educational Technology, 2012 lösa denna uppgift.", -.78) för sannolikheten för framgång; "Ich bin sehr gespannt darauf, wie gut ich hier abschneiden werde." ("Jag är mycket nyfiken på hur bra jag kommer att uppträda här.",.79) för utmaning; och "Eine solche Aufgabe würde ich auch i meiner Freizeit björnbeiten." ("Jag skulle arbeta på en uppgift som denna på min fritid.",.75) för ränta. Det minskade motivationsformuläret följde efter ett interimstest och efterföljdes av en inlärningsfas. I nästa interimstest utvärderades kvaliteten på den valda anpassningen med hjälp av interimstestet före frågeformuläret för att utesluta elevens förkunskaper, dvs. Inlärningens framgång definierades av procentandelen korrekta svar i det aktuella testet jämfört med procentandelen korrekta svar i testet före den sista inlärningsfasen. Frågeformuläret presenterades omedelbart före motsvarande inlärningsfas för att mäta studentens nuvarande motivation utan dröjsmål orsakad av instruktioner eller uppgifter som kan påverka elevens motivationstillstånd. Figur 3: Skärmbilden visar en uppgift (typ 0 aktivitet, dvs. Den sekvens av nummer uppgift) av ELMA, som presenterades för deltagarna Varje uppgift bestod av en presentation, fem svarsalternativ, och feedback, som förklarade rätt svar. När en uppgift presenterades visades presentationen och de fem svarsalternativen för eleven. Då var eleven tvungen att välja rätt svar av dessa fem alternativ. Följaktligen fanns det en 20% chans att en elev skulle välja rätt svar om de valde en slumpmässigt. Inga hjälpmedel som en Endler, Rey och Butz miniräknare eller penna och papper var tillåtna när man löste uppgifterna. En tidsgräns för varje uppgift sattes till 60 sekunder. En grön förloppsrad högst upp i programfönstret påminde eleven om hur mycket tid de hade kvar för att lösa uppgiften. Förloppstangenten blev röd när tiden gick lågt, dvs. när mindre än 25% av tiden var kvar. När eleven valt ett svar och klickat på fortsättningsknappen, eller tiden tog slut, fick eleven feedback för denna specifika uppgift. Denna feedback bestod av om uppgiften hade lösts korrekt av eleven, det korrekta svaret och en förklaring av det korrekta svaret. Programmet presenterade två typer av uppgifter i sex svårighetsgrader. Typen av uppgifter, och själva uppgifterna, togs från Kognitiver Fähigkeitstest (kognitiv kapacitetstest, KFT, Heller & Perleth, 2000). Testet var ursprungligen konstruerat som ett kognitivt kapacitetstest för gymnasieelever, men, som den genomsnittliga procentandelen korrekt lösta uppgifter i vår studie bekräftar, deras efterfrågan på matematiska förmågor visade sig också utmanande för vuxna. Vi använde uppgifterna Q2, som kallas typ 0 här, och Q3, som vi kallar typ 1. I studien var typen av uppgift inte anpassad, utan helt enkelt alternerad för att ge eleven en viss variation och undvika tristess. I uppgiften typ 0, även känd som sekvensen av tal uppgift, var eleven presenteras med siffror, och ibland bokstäver. Sekvensen bestämdes av en viss regel. Inläraren var tvungen att upptäcka den (mest uppenbara) regeln och välja nästa nummer av sekvensen från de presenterade svaren. Uppgiften typ 2, även känd som ekvationsuppgiften, presenterade eleven med flera tal och matematiska operatörer. De var tvungna att kombinera dessa siffror och operatörer för att bilda en ekvation, vars resultat var ett av de framlagda svaren. Alla siffror och operatörer som presenterades måste vara en del av ekvationen. Operatörerna varierade från addition, subtraktion, multiplikation och division till klammer, kvadratrötter och kraften hos två i de högre svårighetsgraderna. Pretestet bestod av 12 uppgifter, en av varje typ och svårighetsgrad. Den användes för att bedöma deltagarnas förkunskaper. Uppgifterna presenterades från typ 0 och svårighet 0 med omväxlande typ och ökande svårigheter till typ 1 och svårighet 5. De uppgifter som presenterades i förprovet var identiska för varje elev. Var och en av de tre interimstesterna bestod av sex uppgifter, en av var och en av svårighetsgraderna 1, 3 och 5 av varje typ. Eftersom varje interimstest följdes av ett motiverande frågeformulär, och vi ville påverka självbedömning av motivation så lite som möjligt genom tidigare uppgiftssvårigheter, avslutade vi varje interimstest med en medelhög svårighetsgrad, dvs.. svårigheter 3. Därför var sekvensen av uppgifter svårighetsgrad 5, svårighet 1 och svårighet 3 med alternerande typer. Precis som i förprovet var de uppgifter som lades fram i varje interimstest identiska för varje elev. Olika interimstester presenterade dock olika uppgifter. Den första inlärningsfasen inleddes med en slumpmässigt vald uppgift av typ 0 och svårighet 0. Med hjälp av den enkla anpassningen, som förklaras nedan, gjorde detta det möjligt för eleven att snabbt nå en tillräcklig grundläggande svårighetsnivå, som låg till grund för den motivationsbaserade anpassningen. Följande uppgifter valdes slumpmässigt ut ur gruppen av inlärningsuppgifter med den typ och svårighet som krävs. Varannan elev presenterades med en annan sekvens av uppgifter i sina inlärningsfaser. Den första uppgiften för en ny 1126 Australasian Journal of Educational Technology, 2012, 28.7 inlärningsfasen anpassades med hänsyn till den sista uppgiften i den sista inlärningsfasen. Varje uppgift presenterades inte mer än en gång, om inte gruppen av uppgifter av en viss typ och svårighetsgrad inte hade några mer oanvända uppgifter. I detta fall har en redan presenterad uppgift återanvänts. Uppgifter från testfaserna presenterades inte i inlärningsfasen. Som nämnts ovan anpassades inte typen av uppgift, utan alternerades i stället för att ge eleven en viss variation. För anpassning koncentrerade vi oss på svårighetsnivån. Vi begränsade valet till tre åtgärder som vi ansåg lämpliga för ett utbildningsprogram: öka svårighetsgraden med en, minska svårighetsgraden med en, eller lämna svårighetsgraden oförändrad. Vi antog att en ökning eller minskning av svårigheter med mer än en skulle leda till en förändring som är för stor för anpassning. Den enkla anpassningen (SA) tillämpades i en inlärningsfas. Den reagerade på riktigheten i elevens svar och anpassade svårighetsgraden om de två eller flera sista uppgifterna var av samma svårighetsgrad. Anpassningen tillämpades enligt följande: Om eleven löste de två sista uppgifterna korrekt, antog vi att de behärskade den nuvarande svårigheten, och nivån höjdes. Om eleven inte kunde lösa åtminstone en av de två sista uppgifterna korrekt, antog vi att den nuvarande svårigheten överträffade elevens förmågor, och nivån minskade. Om eleven löst en av uppgifterna korrekt, ingen förändring tillämpades på svårighetsgraden. Denna anpassning följer ZPD-konceptet i ett försök att undvika de negativa effekterna av den omvända effekten på sakkunskapen. Detta innebär att vi försökte anpassa svårighetsgraden för att matcha användarens nuvarande expertis. Studien inriktades på motivationsbaserad anpassning (MBA). Denna anpassning av uppgiftssvårigheter tillämpades i början av varje inlärningsfas. Målet med vårt arbete var att hitta rimliga regler för MBA. Dessa anpassningsregler bör baseras på den motivering som redovisas i det frågeformulär som gavs före respektive inlärningsfas och bör maximera inlärningens framgång. Inlärningsframgång beräknades från interimstestet efter en inlärningsfas. Tidigare kunskaper uteslöts med hjälp av det interimstest som föregick inlärningsfasen. Mer exakt definierade vi inlärningsframgångar som skillnaden i förhållandet mellan korrekta svar i de två interimstesterna. Följaktligen kan inlärningsframgångar variera från -1 till 1. I vår studie applicerades MBA slumpmässigt. Det är svårighetsgraden som slumpmässigt ökades, minskade eller inte förändrades enligt de motiverade tillstånden. Detta gav oss ett brett urval av motiverade tillstånd och anpassningar från vilka vi kunde ta fram de regler som lovade den bästa inlärningsframgången. Observera att en föreslagen ökning (eller minskning) i svårigheter kanske inte är möjlig eftersom den högsta (eller lägsta) nivån redan hade uppnåtts. I detta fall lämnade programmet för e-lärande svårighetsnivån oförändrad. Information om en elevs prestanda under programmet lagrades i en fil. Denna information omfattade inlärarens svar på de motiverade frågeformulären och deras resultat för varje arbetsuppgift som presenterades. De lagrade resultaten av en presenterad uppgift bestod av uppgiftens typ och svårighetsgrad, riktigheten i elevens svar och den tid som eleven behövde för att lösa uppgiften. Av den lagrade informationen var de fyra motivationsfaktorerna och MBA för varje inlärningsfas oberoende variabler. Endler, Rey och Butz Den beroende variabeln var den resulterande inlärningsframgången, som beräknades från testfaserna före och efter motsvarande inlärningsfas. Studien ägde rum tre dagar i följd med två till fyra grupper per dag och en till sex deltagare per grupp. Sex datorer som kör Windows XP användes för att köra elearning programmet ELMA, som genomfördes med hjälp av Java, och för att samla in data. Deltagarna kunde arbeta genom programmet i sin egen takt, förutom 60-sekundersfristen för att lösa en enda uppgift. Deltagarna ombads också att fylla i ytterligare ett frågeformulär som samlade in demografiska uppgifter och kommentarer. Dessa data var kopplade till deltagarnas inlärningsdata men var i övrigt anonyma. När deltagarna startade programmet presenterades de först med flera textsidor som gav en introduktion till programmet och de presenterade uppgifterna. De fick sedan pretest och motiverande frågeformulär, som mätte elevens förkunskaper och nuvarande motivation, respektive. Den första inlärningsfasen inleddes med 10 uppgifter som anpassades enligt SA-systemet, följt av det första interimstestet. Två inlärningsfaser utgjorde den viktigaste delen av programmet. Var och en bestod av ett förkortat motiverande frågeformulär för att bedöma elevens nuvarande motivation, inlärningsfasen av 10 uppgifter och interimstestet för att mäta inlärningsframgångar. I slutet av programmet presenterades det fullständiga motiverande frågeformuläret ännu en gång för att samla in mer information om elevens motivationstillstånd. Resultaten sparades, och eleverna tackades för sitt deltagande på en sista textsida. Alla utom en deltagare stannade inom två gånger standardavvikelsen för medelvärdet för den genomsnittliga tid som krävs för att lösa en enda uppgift och procentandelen korrekt lösta uppgifter. En deltagare tog en kortare genomsnittlig tid för att lösa en enda uppgift samtidigt visar en lägre procentandel av korrekta svar. Denna korrelation kan förväntas och kan bero på låg motivation. Därför tog vi inte hänsyn till dessa värden och behöll dem i datamängden. Dessutom kunde ingen deltagare lösa mer än 82 % av uppgifterna. På samma sätt gav ingen deltagare mindre än 31% korrekta svar, med sannolikheten för att lösa en uppgift korrekt genom att slumpmässigt välja ett svar på 20%. Detta tyder på att de övergripande svårigheterna med uppgifterna var tillräckliga för eleverna och att golv- och takeffekterna sannolikt var försumbara. Lärandets framgång varierade från -0,5 (i ett fall) till +0,5 (i tre fall), med teoretiskt möjliga inlärningsframgångar som sträcker sig från -1 till 1. Med andra ord visade inlärningsframgången stor variation för olika anpassningar för olika elever i olika situationer. Detta tyder på att en lämplig anpassning för en viss elev i en viss situation verkligen kan ha ett stort inflytande på inlärningsframgången. Den genomsnittliga inlärningsframgången var 0,0045 i den första inlärningsfasen och 0,144 i den andra fasen. Detta innebär att eleverna i genomsnitt bara visade en mycket liten förbättring, med ungefär 0,85 mer korrekta svar i testet efter den andra inlärningsfasen jämfört med testet före den andra inlärningsfasen. I den första inlärningsfasen var den genomsnittliga inlärningsframgången ännu mindre.
Endler, A., och Al. undersökte möjligheterna att anpassa motivationsstaterna till plattformar för e-lärande och identifierade de befintliga svårigheter som beror på avsaknaden av samverkande staters adaptiva egenskaper i plattformar för e-lärande, Ref.
Towards motivation-based adaptation of difficulty in e-learning programs
{'venue': None, 'journal': 'Australasian Journal of Educational Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}