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Computational Characterization of Activities and Learners in a Learning System

Computational Characterization of Activities and Learners in a Learning System

Alberto Real-Fernández, Rafael Molina-Carmona and Faraón Llorens-Largo

Enlace RUA: http://rua.ua.es/dspace/handle/10045/104469

Abstract:

For a technology-based learning system to be able to personalize its learning process, it must characterize the learners. This can be achieved by storing information about them in a feature vector. The aim of this research is to propose such a system. In our proposal, the students are characterized based on their activity in the system, so learning activities also need to be characterized. The vectors are data structures formed by numerical or categorical variables such as learning style, cognitive level, knowledge type or the history of the learner’s actions in the system. The learner’s feature vector is updated considering the results and the time of the activities performed by the learner. A use case is also presented to illustrate how variables can be used to achieve different effects on the learning of individuals through the use of instructional strategies. The most valuable contribution of this proposal is the fact that students are characterized based on their activity in the system, instead of on self-reporting. Another important contribution is the practical nature of the vectors that will allow them to be computed by an artificial intelligence algorithm.

Ficha UniDigital del proyecto

Enlace privado al Anexo del Plan UniDigital con la ficha del proyecto Adaptive Learning.

 

 

 

Reunión general socios 07-06-2022

Primera reunión periódica de socios del proyecto, que se llevarán a cabo, aproximadamente, una vez al mes.

Temas principales: integración de la plataforma y la creación de cursos y actividades.

Se puede acceder aquí a la grabación de la reunión

 

XII Jornadas de Investigación en Innovación Docente de la UNED

31 mayo – 1 y 2 junio del 2022

Presentación “CALM: un modelo de aprendizaje adaptativo y personalizado“, donde prensetamos  el modelo de aprendizaje que da lugar al proyecto, y posteriormente una introducción al mismo.

En concreto, esta presentación tuvo lugar el martes 31 de mayo, en el siguiente espacio:

Proyectos UniDigital. Fondos europeos de recuperación y resiliencia

Moderador: Jesús González Boticario. Vicerrector de Digitalización e Innovación. UNED

Proyecto DigitALL. Ismael García Varea. Vicerrector de Transformación y Estrategia Digital. Universidad de Castilla la Mancha.

Proyecto DigCompEdu. Juan Ramón Velasco. Vicerrector de Innovación Docente y Transformación Digital. Universidad de Alcalá de Henares.

Proyecto CALM: un modelo de aprendizaje adaptativo y personalizado. Rafael Molina Carmona y Alberto Real Fernández. Adaptive Learn. Universidad de Alicante.

Vídeo en canal UNED: https://canal.uned.es/series/623c24f6b609230d541258f8