Adaptive learner profiling provides the optimal sequence of posed basic mathematical problems.

DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

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Autor/inn/en	Taraghi, Behnam; Saranti, Anna; Ebner, Martin; Großmann, Arndt; Müller, Vinzent
Titel	Adaptive learner profiling provides the optimal sequence of posed basic mathematical problems.
Quelle	Aus: Rensing, Christoph (Hrsg.); Freitas, Sara (Hrsg.); Ley, Tobias (Hrsg.); Muñoz-Merino, Pedro J. (Hrsg.): Open learning and teaching in educational communities. 9th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2014, Graz, Austria, September 16-19, 2014. Proceedings. Cham u.a.: Springer (2014) S. 592-593 PDF als Volltext Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Reihe	Lecture notes in computer science. 8719
Sprache	englisch
Dokumenttyp	online; gedruckt; Sammelwerksbeitrag
ISBN	978-3-319-11199-5; 978-3-319-11200-8
DOI	10.1007/978-3-319-11200-8_85
Schlagwörter	Learning Analytics; Lernender; Lernen; Lernprozess; Lernverhalten; Frage; Mathematik; Mathematisches Problem; Cluster; Analyse; Sequenz
Abstract	Applications that try to enhance learners' knowledge can profit by the creation and analysis of learner profiles. This work deals with the derivation of an optimal sequence of questions by comparing similar learning behaviour of users of a mathematics training application. The adaptation of the learners' clusters to the answers of the revised optimal question sequence improves learning. (Verlag).
Erfasst von	Externer Selbsteintrag
Update	2016/1

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