prikaz prve stranice dokumenta Model prilagodljivoga stjecanja znanja učenika u sustavima e-učenja
Rad nije dostupan
disertacija
Model prilagodljivoga stjecanja znanja učenika u sustavima e-učenja
Zagreb, Split: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2012. urn:nbn:hr:168:865834
Grubišić, Ani
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zavod za elektroniku, mikroelektroniku, računalne i inteligentne sustave
Sveučilište u Splitu
Prirodoslovno-matematički fakultet

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Grubišić, A. (2012). Model prilagodljivoga stjecanja znanja učenika u sustavima e-učenja (Disertacija). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:865834

Grubišić, Ani. "Model prilagodljivoga stjecanja znanja učenika u sustavima e-učenja." Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2012. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:865834

Grubišić, Ani. "Model prilagodljivoga stjecanja znanja učenika u sustavima e-učenja." Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2012. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:865834

Grubišić, A. (2012). 'Model prilagodljivoga stjecanja znanja učenika u sustavima e-učenja', Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:865834

Grubišić A. Model prilagodljivoga stjecanja znanja učenika u sustavima e-učenja [Disertacija]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2012 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:865834

A. Grubišić, "Model prilagodljivoga stjecanja znanja učenika u sustavima e-učenja", Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb; Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Split, 2012. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:865834

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:865834
Podaci o radu
NaslovModel prilagodljivoga stjecanja znanja učenika u sustavima e-učenja
Naslov (engleski)Adaprive student's knowledge acquisition model in e-learning systems
AutorAni Grubišić
MentorSlavomir Stankov (mentor)
Član povjerenstvaVlado Glavinić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaLeo Budin (član povjerenstva)
Član povjerenstvaRobert Manger (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
(Zavod za elektroniku, mikroelektroniku, računalne i inteligentne sustave)
Zagreb
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Splitu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Split
Datum i država obrane2012-02-24, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Univerzalna decimalna klasifikacija
(UDC)		004 - Računalna znanost i tehnologija. Računalstvo. Obrada podataka
Sažetak
Model automatskog i dinamičkog generiranja prilagodljivog računalom oblikovanog nastavnog sadržaja u sustavima e-učenja, AC-ware Tutor, predstavlja sinergiju tradicionalne strukture inteligentnih tutorskih sustava, stereotipova, Bloomove taksonomije znanja i Bayesovih mreža. U današnje vrijeme, kada se najviše uočava problematika prilagođavanja znanju učenika, ovakav model donosi rješenja koja olakšavaju učiteljima dugotrajan i iscrpljujući proces oblikovanja nastavnih sadržaja i testova. Naime, automatizam u generiranju elemenata računalom oblikovanog nastavnog sadržaja prebacuje spomenuti zadatak s živih učitelja na računalnog tutora, koji samostalno oblikuje, odabire i niže elemente računalom oblikovanog nastavnog sadržaja potpuno prilagođene razini znanja učenika. Razina znanja učenika je određena njegovim stereotipom, a profinjena je Bayesovim modelom učenika. Ovakav računalom oblikovani nastavni sadržaj nije statičan, već se dinamički mijenja nakon svakog provjeravanja znanja, prilagođavajući sljedeći element courseware-a za učenje aktualnoj razini znanja učenika. Učenik se uči i poučava onoliko dugo koliko mu je potrebno da postigne željenu razinu znanja. Poželjno je da svaki učenik završi cijeli proces učenja i poučavanja na razini stručnjaka, ali kako to nije ostvarivo ni u okruženju tradicionalne nastave, tako se i u ovom pristupu omogućava učeniku završavanje procesa učenja i poučavanja na nižim razinama znanja. Još jednom naglašavamo da model AC-ware Tutor prilagođava sadržaj, a ne sučelje, znanju učenika, a ne stilovima učenja, što ga čini jedinstvenim primjerkom među prilagodljivim sustavima e-učenja.
Sažetak (engleski)
A model of automatic and dynamic generation of adaptive courseware in e-learning systems, AC-ware Tutor, represents a synergy between traditional intelligent tutoring systems structure, stereotypes, Bloom’s knowledge taxonomy and Bayesian networks. Nowadays, when student’s knowledge adaptation problematic emerges the most, this model brings solutions to teachers easing long and exhausting process of designing courseware and tests. Namely, automatism in generation of courseware elements is, in this model, transferred from teachers to computer tutor, who designs, selects and sequences courseware elements adapted to student’s knowledge level. Student’s knowledge level is determined by his or her stereotype, and refined by Bayesian student model. Courseware designed in this model is not static, but it changes dynamically after every knowledge test, adapting next courseware element to current student’s knowledge level. Student is involved in learning and teaching process as long as it is necessary for him or her to acquire wanted knowledge level. It is desirable that each and every student finishes learning and teaching process as expert, but as it is not achievable in traditional classroom, this model enables student to finish learning and teaching process at lower knowledge levels. We emphasise once more that AC-ware Tutor model adapts content, not interface, to student’s knowledge, not learning styles, what makes it unique exemplar among adaptive e-learning systems.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:865834
ProjektŠifra: 177-0361994-1996
Naziv: Oblikovanje i vrednovanje inteligentnih sustava e-učenja.
Voditelj: Branko Žitko
Pravna nadležnost: Hrvatska
Financijer: MZOS
Linija financiranja: ZP
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: poslijediplomski znanstveni (doktorski)
Akademski / stručni naziv: Doktor znanosti (dr. sc.)
URL zapisa u kataloguhttp://lib.fer.hr/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=38848
Vrsta resursaTekst
Opseg279 str ; 30 cm
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2019-07-17 07:47:12