Skip to main content
OpenConf small logo

Providing all your submission and review needs
Abstract and paper submission, peer-review, discussion, shepherding, program, proceedings, and much more

Worldwide & Multilingual
OpenConf has powered thousands of events and journals in over 100 countries and more than a dozen languages.

Sekvencijska analiza korištenja resursa u e-kolegiju: od logova do preporuka i podrške

Uvidi u to kako studenti stvarno prolaze kroz resurse, bilo po predviđenom redoslijedu ili vlastitim prečicama, presudni su za smanjenje prepreka u učenju i učinkovitiju pripremu za predaju obveznih zadataka ili ispite. Takva saznanja omogućuju isticanje resursa na e-kolegiju koji su nužni za ponavljanje (podsjetnici, sažeci, primjeri rješenja), smanjenje nepotrebnih prijelaza između resursa te uočavanje preskočenih ili zanemarenih preduvjeta koje valja dodatno istaknuti. Kako bi se dobili potrebni uvidi, analiziraju se sekvence aktivnosti studenata na jednom e-kolegiju od trenutka otvaranja poveznice s obveznim zadatkom do predaje. Na taj je način fokus na kratkom, ali intenzivnom periodu tijekom izrade uradaka, u kojem se mogu uočiti kondenzirani i ciljani obrasci. Logovi po studentima ograničeni su na promatrani raspon, kronološki uređeni, a uzastopne iste aktivnosti komprimirane su u jedinstvene korake. Temeljem dobivenih sekvenci kreirani su TraMineR objekt (seqdef) s indeksnim grafom slijedova (seqIplot), graf prijelaza (top 30) koristeći tidygraph + ggraph tuz ekstrakciju najčešćih kompletnih sekvenci. Podaci su anonimizirani, postupak je reproducibilan u R-u, a nalaze tumačimo na razini skupina, bez individualnog etiketiranja. Za promatrani period i jedan promatran e-kolegij, nalazi ukazuju na iterativni tok orijentiran na zadatak uz korištenje sažetaka i nastavnih materijala veznih uz praktičnu primjenu. Ovakvi uvidi omogućuju tri tipa prilagodbe i podrške: (1) praćenje napretka i signala lutanja ili preskakanja relevantnih resursa (uz pretpostavku razvoja sustavnog rješenja u budućnosti); (2) organizaciju materijala i/ili izradu preporučenog slijeda koraka (npr. pozicioniranje često korištenih materijala za ponavljanje u zasebnu sekciju, kontrolne liste ili poveznice na sljedeći korak za reduciranje nepotrebnih skokova); (3) personalizirane preporuke putanja i pravila za sljedeći preporučeni korak.

Tema: Podrška

Izlaganje

Katarina Kostelić
Sveučilište Jurja Dobrila u Puli, Fakultet Informatike
Croatia

Ivan Lorencin
Sveučilište Jurja Dobrile u Puli, Fakultet Informatike
Croatia

Darko Etinger
Sveučilište Jurja Dobrile u Puli, Fakultet Informatike
Croatia