Методи використані в Znaiemo

Ця сторінка дозволяє Вам подивитися «за куліси» платформи , а саме ознайомитися з методами, які були використані для створення платформи. Ці методи базуються на педагогічних принципах та загальних дослідженнях про штучний інтелект у навчанні та на дослідженнях членів команди Znaiemo.

Методи оцінювання

пропонує широкий асортимент різних типів завдань, які оцінюються кількома способами. Методи оцінювання також базуються на педагогічних принципах.

Головним елементом оцінювання є щити та зображення процесу заповнення щитів під час розв’язування. Цей метод оцінювання базується на принципі mastery learning (навчання майстерності). Складність його реалізації у тому, що потрібно знайти баланс між легкістю (що дозволить отримати щит, наприклад, просто випадковим кліком) і складністю (що може демотивувати). Поведінка індикатору прогресу здається простою («при правильній відповіді він піднімається, а при неправильній падає»), його точна реалізація контролюється нетривіальним алгоритмом, розробленим з використанням симуляцій.

Версія щитів з зірочками також дотримується принципу повторення з перервами.

Робота зі складністю

Головні педагогічні принципи стосуються складності. З цією темою працює на декількох рівнях:

• Більшість теме доступні в легкому, середньому і складному рівні, які пропонують той самий матеріал у різній складності. Завдяки цьому можна проходити вправи за поточним рівнем знань – користувач сам вибере рівень складності, в якому впевнений або скористається рекомендаціями алгоритму.
• Інформація про складність вправи підлягає систематичному аналізу і на основі цього аналізу, ми доповнюємо або переглядаємо приклади, щоб спектр складності відповідав потребам користувачів.
• У вправах з тимчасовою підтримкою ми зосереджуємося на використанні принципу тимчасової підтримки. Розробка вправи ґрунтується на аналізі даних – якщо ми бачимо, що певний приклад є занадто важким, ми готуємо полегшену версію з тимчасовою підтримкою. Таким чином створюється плавний перехід, який полегшує навчання для учнів.

Рекомендації

має алгоритм рекомендацій, який пропонує вправи (на головній сторінці, після закінчення вправи) для практики. Мова йде про алгоритм подібний до алгоритмів на інших веб-сторінках, які рекомендують відео, світлини, фільми або продукти в інтернет-магазині. Різниця тільки в тому, що не намагається продати щось нове чи поверхнево розважити, а намагається допомогти вам ефективно вчитися. При цьому враховується як багато факторів вже згаданих у педагогічних принципах, так і багато факторів перейнятих зі шкільних реалій:

• зв'язок між темами
• підходящий рівень складності
• практика з перевами
• відкриття нових тем і форм практики
• особисті інтереси
• вправа задані вчителем

Алгоритми автоматичної побудови запитань

Вибір та зображення запитань у деяких вправах керуються алгоритмами, які автоматично займаються змішуванням питань різної складності та різних тем або пропонуються повторення після помилки (з короткою часовою перервою). Далі, наприклад, у вправах з вибором з декількох можливостей алгоритм вибирає підходящі дистрактори (альтернативні відповіді), так аби змусити користувача більше задуматися над відповіддю.

Модель домену

На фоні окремих алгоритмів та методів зображення є модель навчального домену. Він зображує, з яких тем складається предмет, розташування тем в ієрархії, послідовність тем, співвіднесення тем з класами та інші взаємозв’язки.