Personligt e-lärande innebär en stor förändring från de traditionella utbildningsplattformarnas helhetssyn till ett mer skräddarsytt och interaktivt tillhandahållande av inlärningsmaterial. Adaptivt lärande kan stödja inlärningsprocessen genom att skräddarsy inlärningsmaterial efter individuella behov. Detta kräver dock den inledande beredningen av innehållet i förväg, vilket är en mödosam uppgift - och organisationer måste rikta sina begränsade resurser på ett effektivt sätt. För att styra processen med att skapa anpassningsbara inlärningsmaterial måste kriterierna för anpassning - eller anpassningsbehov - vara kända. Syftet med detta dokument är att identifiera dessa anpassningskriterier genom att tillämpa ett förfarande med blandad metod. För det första undersöks trettio adaptiva system som valts ut ur litteraturen med hjälp av en kvalitativ innehållsanalys. Därefter valideras de resulterande anpassningskriterierna av experter i form av en serie av två online-frågeformulär. Till följd av detta uppstår 13 anpassningskriterier som motsvarar olika anpassningsbehov. Personligt innehåll har visat sig öka elevernas intresse, förståelse och därmed deras inlärningsframgång (Triantafillou, Pomportsis, Demetriadis, & Georgiadou, 2004). Personligisering av inlärningsmaterial i form av en innehållsanpassning som är anpassad till elevens behov föreslås ofta som ett av sätten att öka acceptansen och effektiviteten av e-lärande (Brusilovsky, 2003; Chen, Lee, & Chen, 2005; Cristea, 2004; Gkatzidou & Pearson, 2009). Dessutom ökade ökningen av mobilt lärande både potentialen och efterfrågan på anpassat material (Chen, Chang, & Yen, 2012). Forskning har bedrivits om det tekniska genomförandet av adaptivt e-lärande och lett till utveckling av ett antal forskningsprototyper (t.ex. Conejo, Guzmán, Millán, Trella, Pérez-De-La-Cruz, & Ríos, 2004; Kayama & Okamoto, 2001; Maier, Armstrong, Hall, & Ng, 2005). Men, en stor utmaning återstår, vilket är skapandet av lämpligt förberedda läromedel (Akbulut & Cardak, 2012; Cristea & Stewart, 2006b; Foss, Cristea, & Hendrix, 2010). Anpassningen av inlärningsmaterial innebär identifiering av innehåll som är relevant för eleven (Bunt, Carenini, & Conati, 2007). I detta syfte måste användarens preferenser och sammanhang vara kända och representeras på ett sätt som är lämpligt för adaptiva system. Många metoder som försöker kategorisera människor efter skillnader i inlärning och kognitiva stilar är kända (se Coffield, Moseley, Hall, & Ecclestone, 2004). Också många försök att fokusera på dimensioner som representerar den inlärda kontexten (se Zimmermann, Specht, & Lorenz, 2005) finns i litteraturen. Tillsammans närmar sig denna kategorisering strukturen och underlättar skapandet av (peronaliserade) utbildningsresurser. På detta sätt identifierar författarna först ett anpassningsbehov för en konkret typ av inlärare, som agerar i ett specifikt sammanhang (se figur 1 ) och därefter det inlärningsmaterial som passar just detta anpassningsbehov (t.ex. är anpassade till språket) skapas. Detta understryker behovet av att se till att det skapade innehållet också återspeglar detaljerna i anpassningsbehovet (Foss et al., 2010; Jalcinalp & Gulbahar, 2010) som beskrivs i tillhörande metadata (dvs. Ändrad varaktighet eller språk). Ur ett pedagogiskt perspektiv styrs denna uppgift av befintliga strukturerande modeller och teorier. Sådan vägledning saknas dock ur ett tekniskt perspektiv som representerar egenskaperna hos adaptiva system. Den centrala frågan här är: Kan anpassningen upptäckas av anpassningsbara system och kopplas till människors egenskaper och deras sammanhang? Upphovsmännen behöver få klarhet i denna fråga för att se till att det ändrade inlärningsmaterialet kan levereras på lämpligt sätt. En kategorisering av dessa tekniska egenskaper skulle hjälpa designers att definiera de nödvändiga förberedelserna för att anpassa dem till inlärningsstilar eller kontextuella egenskaper. Dessutom bidrar det till att öka den standardiserade beskrivningen av sådana undervisningsmaterial och underlättar därmed utbytet av innehåll mellan organisationer. Akbulut och Cardak (2012) kräver därför ytterligare utredning och standardisering av dessa faktorer för att undanröja hinder för att skapa innehåll för anpassningsbara utbildningssystem. Teknik, 2014, 30(1 adaptivt system c a n b e d e c t e c t e d Figur 1. Förhållandet mellan anpassningsbehov och inlärningsmaterial Standardiseringen av dessa faktorer kan uppnås genom en kategorisering av medlemmar som har gemensamma egenskaper, och med en uppsättning regler som identifierar exklusiva medlemmar i en kategori (Doty & Glick, 1994). Kriterier ger beskrivningar som kan ligga till grund för en dom eller ett beslut, vilket gör det möjligt att fatta beslut om att tilldela medlemskap till en kategori. Nedan anges de kriterier som kommer att möjliggöra en sådan klassificering som anpassningskriterier. Anpassningskriterier beskriver egenskaperna hos ett anpassningsbehov på en konceptuell nivå. De utgör aspekter som kan vägleda utarbetandet av inlärningsmaterial och till vilka inlärningsmaterial kan levereras på ett adaptivt sätt. Den underliggande forskningsfrågan i detta dokument är: Till vilken uppsättning (anpassning) kriterier kan innehållet anpassas? Syftet med detta dokument är 1) att föreslå en uppsättning anpassningskriterier baserade på befintlig teknik och 2) att förfina och validera denna första uppsättning anpassningskriterier med experter på området. Vi börjar med att diskutera relaterat arbete och forskningsdesign. Därefter presenterar vi fastställandet av anpassningskriterier och förfining och validering av kriterier i två empiriska studier, följt av en diskussion om resultat och en framtidssyn på ytterligare forskning. Adaptiva utbildningssystem är en underklass av virtuella inlärningsmiljöer (Müeller & Strohmeier, 2011) avsedda att tillhandahålla peronaliserat e-lärande. Enligt den ofta citerade definitionen av Oppermann (1994) kallas "ett system adaptivt om det automatiskt kan ändra sina egna egenskaper efter användarens behov" (s. 456). Paramythis och Stephanidis (2005) beskriver egenskaperna och användarens behov mer konkret som "användarnas givna attribut och deras särskilda användningssammanhang" (s. 80). Definitionen av givna attribut är viktig eftersom beteendeförändringar och kontextuella variabler måste definieras under genomförandet. Fördefinierat beteende har representerats i olika modeller, t.ex. anpassningsmodellen, domänmodellen, den interna modellen och användarmodellen (Brusilovsky, 2001). Det viktigaste inslaget i adaptiva system som levererar inlärningsmaterial är deras förmåga att utföra innehållsanpassning genom att översätta en identifierad användares behov till en anpassningsåtgärd, vilket i första hand innebär val av inlärningsmaterial (Bunt m.fl., 2007). Därför måste lämpliga inlärningsobjekt finnas tillgängliga för varje identifierat användarbehov och för varje anpassningsbehov. Kontinuum av anpassningsbehov som hanteras av adaptiva system och deras matchning till lämpligt inlärningsmaterial, har dock fått liten uppmärksamhet hittills, eftersom forskningen främst har koncentrerats på inlärningsstilar snarare än på andra faktorer (Akbulut & Cardak, 2012). För att underlätta författandet av adaptivt inlärningsmaterial bör dessa faktorer dock vara kända så att de kan integreras i författarsystem för att bygga grunden för analytiska och normativa modeller och för att påskynda och handleda pedagogiska designers som rekommenderas av O'Neil (2008). Detta anslag är avsett att täcka utgifter för tjänstemän och tillfälligt anställda som genomför forsknings- och innovationsprogram inom politikområdet forskning, teknisk utveckling och demonstration inom politikområdet forskning, teknisk utveckling och demonstration (2014–2020). Australasian Journal of Educational Authoring inlärningsmaterial för adaptiva system kräver en modularisering av innehållet. Lärande material måste därför delas upp i bit-storlek bitar som kan återanvändas och återanvändas flexibelt. Dessa atombehållare kallas "lärande föremål" (Boyle, 2003). Metadata beskriver egenskaperna hos lärande objekt, som är relevanta för urval inom adaptiva system och därmed är av särskild betydelse (Pawlowski & Bick, 2006). Standardiseringen av metadata behövs för att möjliggöra ett effektivt utbyte och återanvändning av lärandeobjekt mellan organisationer (Schoonenboom, 2012). Sådana standarder för metadata fastställs för att tillhandahålla en standardiserad uppsättning dataelement (Maier & Thalmann, 2007 Brusilovsky, 1996 Brusilovsky,, 2001 Cristea, 2004; Gkatzidou & Pearson, 2009; Kay, 2000; Kobsa, Koenemann, & Pohl, 2001; Pazzani & Billsus, 2007). Inget av dessa dokument tog emellertid hänsyn till kategoriseringen av dessa aspekter eller till utarbetandet av innehållet. Uttalandena skiljer sig åt när det gäller detaljnivån och fokuserar endast på de respektive perspektiven på specifika adaptiva system. En mer omfattande presentation finns i Triantafillou, Georgiadou och Economides (2007), där aspekter från fem olika uppsatser (inklusive två från samma författare) granskas och beskrivs. Syftet med studien av Triantafillou et al. (2007) var att identifiera funktioner för anpassning, som främst kan användas i användarmodellering och adaptiv testning. Mot bakgrund av det breda spektrumet av adaptiva system och antalet författare verkar en undersökning som anser att ett större och mer varierat urval är användbart. De huvudsakliga målen i detta dokument, som följer på Triantafillou m.fl. (2007), ska undersöka mer ingående, och empiriskt, anpassningsbehov som är användbara för att informera om adaptiv leverans av lärande objekt. En kombination av kvalitativa och kvantitativa forskningsmetoder användes för att identifiera och validera anpassningskriterier. I avsaknad av en testabel hypotes ansågs en multimetod eller blandad metod vara lämplig (Mingers, 2000), och en sekventiell utformning valdes, med början i en kvalitativ explorativ innehållsanalys och följt av bekräftande kvantitativa undersökningar (Hanson, Creswell, Creswell, Plano Clark & Petska, 2005). Figur 2 ger en översikt över forskningsdesignen. Teknik 2014, 30(1 Den första fasen av studien omfattade en inledande litteraturgenomgång som identifierade en mängd adaptiva system, som alla var forskningsprototyper (t.ex. Brusilovsky, 1996 Brusilovsky,, 2001 Gkatzidou & Pearson, 2009; Kay, 2000; Kobsa m.fl., 2001; Pazzani & Billsus, 2007). Dessa adaptiva system verkade utgöra en god grund för att fastställa en uppsättning anpassningskriterier, och det beslutades därför att undersöka befintliga adaptiva system. De vetenskapliga dokumenten om adaptiva system som identifierades på detta sätt innehöll beskrivningar av deras adaptiva beteende som sedan kunde användas för kategoriseringen. Man ansåg också att peer-reviewed vetenskapliga artiklar per definition skulle kunna erbjuda lämpliga källor som utgångspunkt för denna studie. Eftersom det inte fanns några omfattande inledande anpassningskriterier behövdes en forskningsmetod som lämpar sig för att fastställa en uppsättning anpassningskriterier. En kvalitativ innehållsanalys verkade vara den lämpligaste metoden för detta ändamål. Innehållsanalys är en form av kvalitativ analys som lämpar sig för att analysera stora mängder textinformation och för att extrahera information om texter. Själva analysen utförs vanligtvis genom att koda rådata (Patton, 2002). I motsats till rent induktiva metoder erbjuder innehållsanalys möjligheten att använda inledande kategorier som ett slags struktureringselement. Dessa kategorier är vanligtvis identifierade från litteraturen och utgör utgångspunkten för studien (Patton, 2002). Dessa första kategorier kan dock anpassas, eftersom nya insikter uppstår under analysen. Därför styrs dataanalysen av både teoretiska kriterier och samtidigt är den öppen för nya upptäckter. Den andra delen av studien bygger på de anpassningskriterier som fastställts i innehållsanalysen. För att säkerställa giltigheten av de resultat som uppnåtts genom analys av vetenskapliga dokument är det nödvändigt att validera de kvalitativa resultaten (Silverman, 1993). Kvantitativa metoder kan användas för att testa resultat från kvalitativ forskning och utifrån forskarens förståelse (Lee, 1991). Den första valideringen syftade till att undvika feltolkningar under innehållsanalysen, och därför kontaktades de författare vars publikationer om adaptiva system som ingår i innehållsanalysen. Dessutom ombads upphovsmännen att bedöma överensstämmelsen mellan de intiala anpassningskriterierna. Detta innebar att ett frågeformulär på nätet inriktades direkt på vart och ett av de 30 adaptiva system som undersöktes. Detta anslag är avsett att täcka utgifter för tjänstemän och tillfälligt anställda som genomför forsknings- och innovationsprogram inom politikområdet forskning, teknisk utveckling och demonstration inom politikområdet forskning, teknisk utveckling och demonstration (2014–2020). Australasian Journal of Educational Efter att ha bekräftat tolkningen av de dokument som används i innehållsanalysen syftar den tredje delen av studien till att validera de kriterier som fastställts i allmänhet med ett större urval. För detta ändamål verkade det lämpligt att dessutom involvera upphovsmännen till dokument om adaptiva system som inte kontaktades för innehållsanalysen. En andra enkätundersökning inriktades därför på alla identifierade upphovsmän till dokument om adaptiva system. I nästa avsnitt beskrivs hur de tre delarna av studien utfördes. Det finns många olika beskrivningar av adaptiva system. Alla källor anses emellertid inte vara tillförlitliga webbplatser eller reklamblad. Academic publications, å andra sidan, ger en viss grad av robusthet på grund av att vara spårbara om inte till en granskningsnämnd, åtminstone till en akademisk organisation. Således var det bara akademiska uppsatser, såsom konferenspapper, tidskriftsartiklar, tekniska rapporter eller avhandlingar av doktorsexamen som övervägdes för studien. Målet med följande innehållsanalys var: Att analysera befintliga adaptiva system och att utveckla en uppsättning anpassningskriterier, som representerar anpassningsbehov som lärmaterial kan förberedas och levereras adaptivt. I litteraturöversikten identifierades 158 adaptiva system. Endast adaptiva system som hade implementerats och därefter beskrivits i akademiska publikationer övervägdes. För att samla ihop urvalet antogs den välkända typologi för adaptiva hypermediasystem som Brusilovsky (2001) föreslog, med följande kategorier av system som används för utbildning, för att tillhandahålla information på nätet och för att söka information. Som presenteras nedan kan alla 158 identifierade system tilldelas en av dessa kategorier: • 56 adaptiva utbildningssystem • 52 adaptiva on-line informationssystem • 50 adaptiva system för informationshämtning. Inom den inledande litteraturgranskningen och sökandet efter adaptiva system kan ett stort antal likheter med adaptiva system inom en och samma kategori observeras. På grund av att två valideringscykler planerades var ett stratifierat urval av 30 system - tio per kategori - tillräckligt för att identifiera de viktigaste egenskaperna för varje kategori. Systemen i varje kategori är ordnade alfabetiskt och det första och femte systemet i varje kategori väljs för undersökningen. Syftet var att hitta två akademiska uppsatser för varje system för att komma fram till ett mer varierat perspektiv på adaptivsystemet. Detta var dock inte möjligt att uppnå för alla utvalda system, eftersom det för fyra system endast fanns en akademisk uppsats. Papperet var tvunget att ge en beskrivning av det undersökta systemet och systemets adaptiva beteende. På det hela taget övervägdes 56 akademiska uppsatser för en detaljerad undersökning av adaptivt beteende. För varje anpassningskriterium skapades en kort beskrivning, en tilldelningsregel och en förteckning över exempel genom tillämpning av följande förfarande. För det första lyfts de delar av forskningsrapporten (utdrag) som beskriver hur innehållet kan levereras adaptivt fram. Till exempel, i papper 3 "[...] ger anpassning till olika inlärningsstilar" eller "[...] ta hänsyn till användarens preferenser för vissa typer av media" är typiska fraser. Om denna aspekt fullföljer tilldelningsreglerna för ett befintligt anpassningskriterium ska texten märkas (kodad) med namnet på kriteriet. Om aspekterna passar ett befintligt anpassningskriterium men tilldelningsreglerna inte exakt stämmer överens, revideras beskrivningen och reglerna för anpassningskriteriet. Detta krävde en ny kontroll av alla tidigare tilldelningar av detta anpassningskriterium. I annat fall fastställdes ett nytt anpassningskriterium. Dessutom var det nödvändigt med konsolideringscykler där de preliminära anpassningskriterierna delades upp eller slogs samman för att säkerställa en homogen kategorisering på en liknande detaljnivå. Resultatet av den strukturerade innehållsanalysen var en uppsättning av följande 13 anpassningskriterier: innehållspreferenser, bandbredd, enhetskrav, kunskapsstruktur, språk, inlärningsstil, plats, preferenser för medietyper, presentationspreferenser, tidigare kunskap, användarhistorik, användarbegäran och användarstatus. Denna första uppsättning anpassningskriterier är föremål för diskussion och kommer att ändras enligt Journal of Educational Technology, 2014, 30(1 Australasian De begränsningar som kom fram i den första delen av studien väckte vissa tvivel om resultatens tillförlitlighet: För det första är kriterierna fastställda på grundval av författarnas tolkningar, och varken feltolkningar eller ett begränsat eller partiskt perspektiv kan uteslutas. För det andra kan en fullständig beskrivning av systemets funktionalitet inte garanteras, även om två dokument valdes ut för de flesta system. För det tredje är dokumenten inte längre aktuella på grund av långa gransknings- och publiceringsförfaranden. För det fjärde representerar urvalet av 30 adaptiva system inte nödvändigtvis de viktigaste aspekterna. För det femte är tilldelningen av kategorier förmodligen ofullständig, och fullständig täckning av alla aspekter kan inte garanteras. Huvudsyftet med denna andra fas är att övervinna dessa begränsningar genom att be utvecklare att kontrollera tilldelade betyg i sina system och därmed upptäcka feltolkningar. Dessutom tillfrågades utvecklarna om fullständighet, t.ex. för ytterligare kriterier och integritet för den föreslagna uppsättningen kriterier. Avsikten är att ge utvecklare möjlighet att korrigera värden för sina system, kommentera de föreslagna kriterierna och rapportera eventuella saknade kriterier. För att uppnå målet användes ett frågeformulär med hjälp av ett online-undersökningsverktyg. Målgruppen bestod av de samlade författarna till de dokument som övervägs för den strukturerade innehållsanalysen. Upphovsmännen kontaktades för att utvärdera sitt system med avseende på de fastställda kriterierna. Totalt 74 författare kontaktades via e-post -minst en person för varje system. En påminnelse skickades till 11 författare av sju system som inte hade svarat inom tidsfristen. I undersökningen uppmanades författarna att kontrollera uppgifter om identifierade anpassningskriterier i sitt system. Varje kriterium beskrevs med en kort förklaring och med ett exempel. En kryssruta med "[systemets namn] stöder detta" och "[systemets namn] stöder inte detta" tilldelades för varje kriterium. Betygen från den strukturerade innehållsanalysen presenterades som standardvärden för kryssrutorna i frågeformuläret. De kunde ändras genom att klicka på en kryssruta, och nya anpassningskriterier eller kommentarer och förslag kunde skrivas in i en textruta. Att presentera resultaten av den strukturerade innehållsanalysen som standardvärden hade fördelen att skapa en större känsla av ägarskap i dessa betyg och motiverade människor att delta i undersökningen. Dessutom leder den positiva och direkta återkopplingen till antagandet att de kontaktade författarna förstod dessa betyg som direkt återkoppling på sitt arbete. Frivilliga textrutor gjorde det möjligt för upphovsmännen att ange sina egna förslag till kriterier, i förekommande fall, och lägga till ytterligare kommentarer.
Adaptive Learning är en inlärningsprocess där materialet eller innehållet kan anpassas och ändras för att motsvara användarens behov REF.
Adaptation Criteria for the Personalised Delivery of Learning Materials: A Multi-Stage Empirical Investigation.
{'venue': None, 'journal': 'Australasian Journal of Educational Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}