
Підкріплено дослідженнями
Система навчання Знаємо створена та постійно вдосконалюється на основі досвіду наукових досліджень, які проводяться на факультеті інформатики в Університеті Масарика в Брно. Результати цього дослідження опубліковані в провідних міжнародних журналах і конференціях, присвячених галузі штучного інтелекту в освіті.
Нижче ми представляємо деякі вибрані публікації, які безпосередньо стосуються проєкту. Інші відповідні публікації можна знайти на веб-сайті дослідницької групи Adaptive Learning.
Методичні статті
- Improving
Learning Environments: Avoiding Stupidity Perspective. R. Pelánek, T.
Effenberger. IEEE Transactions on Learning Technologies, 2022.
Розробка адаптивної системи навчання є складнішим завданням, ніж багато хто уявляє. У цій статті систематично розглядається, що може піти не так, і описуються методи, які допоможуть запобігти цьому. - Комплексність та важкість предметів с освітніх системах. Р. Пеланек, Т. Еффенбергер, Й. Чехак, Міжнародний журнал штучного інтелекту в освіті, 2021.
У статті обговорюється, чому корисно розрізняти «важкість» і «комплексність» завдань, як виміряти ці дві характеристики і яка є справжня мета у розробці систем навчання. - Bayesian Knowledge Tracing, Logistic Models, and Beyond: An Overview of Learner Modeling Techniques. R. Pelánek. User Modeling and User-Adapted Interaction – The Journal of Personalization Research, 2017
Оглядова стаття, що описує методи аналізу даних і моделювання студентів, які мають відношення до розробки навчальних систем.
Informatika
- The Landscape of
Computational Thinking Problems for Practice and Assessment. R.
Pelánek, T. Effenberger. ACM Transactions on Computing Education,
2023.
Стаття пропонує комплексний огляд завдань, корисних для розвитку обчислювального мислення. Представлено методологічну основу, на якій ґрунтується підготовка завдань для Знаємо інформатику. - Design
and Analysis of Microworlds and Puzzles for Block-Based Programming, R. Pelánek, T.
Effenberger. Computer Science Education, 2020.
Принципи побудови вступних завдань з програмування, що використовуються в курсі Знаємо програмування. - Interpretable
Clustering of Students' Solutions in Introductory Programming. T.
Effenberger, R. Pelánek.
Artificial Intelligence in Education, 2021.
Аналіз даних з вправи ʼʼПрограмування на Pythonʼʼ в курсі Знаємо програмування.
Рівень майстерності
У нашому дослідженні ми приділяємо велику увагу аналізу критеріїв «майстерності». Ми використовуємо це в багатьох вправах системи Знаємо: вони впливають на отримання «щитів» і виконання домашнього завдання.
- Аналіз і розробка критеріїв навчання майстерності. Р. Пеланек,Й. Ржігак, Нові дослідження гіпермедіа і мультимедіа, 2018.
- Концептуальні проблеми в критеріях майстерності: диференціація невизначеності та ступенів знань. Р. Пеланек, Штучний інтелект в освіті, 2018.
- Експериментальний аналіз критеріїв навчання майстерності. Р. Пеланек, Й. Ржігак. Моделювання, адаптація та персоналізація користувачів, 2017. Стаття отримала нагороду "best paper award".
Аналіз даних
- Towards
Design-Loop Adaptivity: Identifying Items for Revision. R. Pelánek, T. Effenberger, A.
Kukučka. Journal of
Educational Data Mining, 2022.
Опис окремих методів, які ми використовуємо для постійного покращення контенту. - Аналіз
та візуалізація навчальних даних: погляд дизайнера системи. Р. Пеланек, Journal of Learning Analytics, 2021.
Огляд закулісного аналізу даних, на якому система Знаємо базується та постійно вдосконалюється. - Дослідження часу відповіді та неправильних відповідей у адаптивного навчання< /a>. Р. Пеланек, Learning@Scale, 2018.
Аналіз неправильних відповідей і часу розв’язання з систем Знаємо чеську, Знаємо математику та Знаємо англійську.- Вимірювання подібності навчальних завдань за допомогою даних про успішність учнів . Й. Ржігак, Р. Пеланек. Інтелектуальний аналіз освітніх даних, 2017.
Аналіз методів визначення подібності предметів. У статті аналізуються, серед іншого, дані Знаємо чеську.- Моделювання учнів на основі часу вирішення проблем. Р. Пеланек, П. Ярушек. Міжнародний журнал штучного інтелекту в освіті, 2015.
Стаття з описом аналізу даних математичних і логічних завдань, які зараз використовуються в системі Знаємо математику. - Вимірювання подібності навчальних завдань за допомогою даних про успішність учнів . Й. Ржігак, Р. Пеланек. Інтелектуальний аналіз освітніх даних, 2017.