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Evaluating the Impact of Research-Based Updates to an Adaptive Learning System

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Jeffrey Matayoshi
Eric Cosyn
Hasan Uzun
Erschienen in
Artificial Intelligence in Education
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Das Kapitel diskutiert die Integration von Forschungsergebnissen in das adaptive Lernsystem ALEKS, wobei der Schwerpunkt auf der Optimierung des Fortschrittstests liegt, um den Wissenserhalt und die Lernergebnisse der Schüler zu verbessern. Durch die Nutzung neuronaler Netzwerkmodelle zur Vorhersage des Wissensverfalls zielten die Autoren auf Problemtypen ab, die am ehesten vergessen werden, wodurch die Dauer des Fortschritts-Tests signifikant verkürzt wurde, während seine Wirksamkeit gewahrt blieb. Um die Auswirkungen dieser Aktualisierungen zu analysieren, wurde ein quasi experimentelles Design verwendet, das eine 9% ige Zunahme der Lernerfolge für Studenten aufzeigte, die das aktualisierte System nutzen. Diese Arbeit unterstreicht das Potenzial datengestützter Ansätze zur Verbesserung der Bildungsergebnisse, insbesondere im Kontext adaptiver Lernsysteme.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Evaluating the Impact of Research-Based Updates to an Adaptive Learning System
Verfasst von
Jeffrey Matayoshi
Eric Cosyn
Hasan Uzun
Copyright-Jahr
2021
Buch
Artificial Intelligence in Education

Print ISBN: 978-3-030-78269-6

Electronic ISBN: 978-3-030-78270-2

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-78270-2_80
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