Модель персоналізації навчання студентів відповідно до навчального стилю засобами LMS Moodle

Можливості інструментів Moodle для персоналізації навчання студентів у ЗВО з урахуванням стилів їх навчання. Можливості Moodle для створення індивідуального навчального середовища. Розробка електронного персоналізованого навчального курсу для студентів.

Рубрика Педагогика
Вид статья
Язык украинский
Дата добавления 09.12.2024
Размер файла 1,1 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Модель персоналізації навчання студентів відповідно до навчального стилю засобами LMS Moodle

Глазунова Олена Григорівна доктор педагогічних наук,

Мокрієв Максим Володимирович кандидат економічних наук, доцент, Національний університет біоресурсів і природокористування України, м. Київ,

Волошина Тетяна Володимирівна кандидат педагогічних наук, доцент, Національний університет біоресурсів і природокористування України, м. Київ,

Корольчук Валентина Ігорівна доктор філософії, доцент, Національний університет біоресурсів і природокористування України, м. Київ,

Саяпіна Таїсія Петрівна доктор філософії, Національний університет біоресурсів і природокористування України, м. Київ

Анотація

Статті присвячена дослідженням можливостей інструментів Moodle для персоналізації навчання студентів у закладах вищої освіти з урахуванням різних стилів їх навчання. Враховуючи різноманітність індивідуальних особливостей студентів, автори досліджують можливості, які надає Moodle для створення навчального середовища, адаптованого до різних стилів навчання (аудіал (А), візуал (V), дігітал (R), кінестетик (K)). У LMS Moodle доступний широкий спектр ресурсів та діяльностей, з використанням яких є можливість створення та розміщення у зручному форматі навчального контенту для студентів під кожен навчальний стиль. Розроблено та описано концептуальну архітектуру системи персоналізованого навчання студентів, що базується на трьох моделях: модель здобувача освіти (студента), модель навчального контенту та модель персоналізованого навчання. Представлено об'єктну модель системи персоналізованого навчання для відстеження прогресу студентів в процесі навчання, яка складається з таких компонентів: студенти; навчальні стилі; траєкторії; тип контенту; типи ресурсів; спроби тестів; тести; ресурси. У статті описано та наведено приклади використанням інструментів Moodle під кожен стиль навчання студентів. Так для створення та доставки навчального контенту візуалам можуть бути використані ресурси Сторінка, Книга, Урок, Вікі, Глосарій, Форум або Н5Р. Для аудіоконтенту доступні ресурси Unilabel, Сторінка, Урок, проведення онлайн зустрічей (Meet або Zoom). Для створення контенту студентам з дігітальним стилем навчання доступні ресурси Вікі, Глосарій, Книга та Сторінка. У Moodle доступні такі елементи, як Завдання, Форум, База даних, Глосарій, Вікі, які передбачають необхідність студенту виконати певні дії, що дозволяє кінестетиків забезпечити відповідним навчальним контентом. Результатом статті є розробка узагальненої схеми ресурсів та діяльностей електронного навчального курсу (ЕНК) Moodle для персоналізованого навчання студентів.

Ключові слова: інструменти Moodle, архітектура компонентів системи, об'єктна модель системи, персоналізоване навчання

Abstract

Hlazunova Olena Hryhorivna Doctor of Pedagogical Sciences, Professor, Dean of the Faculty of Information Technologies, National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, Kyiv

Mokriiev Maksym Volodymyrovych кандидат економічних наук, Associate Professor, National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, Kyiv

Voloshyna Tetiana Volodymyrivna Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor, National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, Kyiv

Korolchuk Valentyna Ihorivna Doctor of Philosophy, Associate Professor, National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, Kyiv

Saiapina Taisiia Petrivna Doctor of Philosophy, National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, Kyiv,

A MODEL OF PERSONALIZATION OF STUDENTS' LEARNING ACCORDING TO THEIR LEARNING STYLE USING LMS MOODLE

The article is devoted to the study of the possibilities of Moodle tools for personalizing student learning in higher education institutions, taking into account different learning styles. Given the diversity of students' characteristics, the authors explore the opportunities provided by Moodle to create a learning environment adapted to different learning styles (auditory (A), visual (V), read/write (R), kinesthetic (K)). A wide range of resources and activities are available in the Moodle LMS, which can be used to create and place educational content for students in a convenient format for each learning style. The conceptual architecture of the personalized learning system for students based on three models is developed and described: the model of the learner (student), the model of educational content, and the model of personalized learning. The article presents an object model of a personalized learning system for tracking students' progress in the learning process, which consists of the following components: students; learning styles; trajectories; content type; resource types; test attempts; tests; and resources. The article describes and provides examples of how to use Moodle tools for each student's learning style. For example, to create and deliver learning content to visual learners, you can use Page, Book, Lesson, Wiki, Glossary, Forum, or H5P resources. For audio content, resources such as Unilabel, Page, Lesson, and online meetings (Meet or Zoom) are available. To create content for students with a digital learning style, Wiki, Glossary, Book, and Page are available. In Moodle, elements such as Tasks, Forum, Database, Glossary, and Wiki require the student to perform certain actions, allowing kinesthetics to provide appropriate learning content. The result of the article is the development of a generalized scheme of resources and activities of the Moodle e-learning course (ELC) for personalized student learning.

Keywords: Moodle tools, architecture of system components, object model of the system, personalized learning.

Постановка проблеми

У сучасному освітньому середовищі дедалі більше надається перевага персоналізованому підходу до організації навчання здобувачів освіти, що враховує їх індивідуальні особливості, стиль навчання, потреби та інтереси кожного. Однак, впровадження цього підходу в практику вимагає наявності ефективних інструментів, які дозволять персоналізувати навчання студентів. Отже, основною проблемою, яку вирішує дана стаття, є аналіз інструментів на платформі Moodle, які дозволяють ефективно персоналізувати навчання для кожного студента. В контексті цієї проблеми важливо розглянути можливості платформи Moodle та визначити, які конкретні інструменти та функціональні можливості можуть бути використані для забезпечення персоналізованого підходу до навчання та підвищення ефективності освітнього процесу.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Системи управління навчанням (LMS), як найбільш поширені системи онлайн-навчання у формальній освіті, забезпечують усім здобувачам освіти однакове навчальне середовище. Різні потреби під час навчання можуть вимагати адаптації навчального середовища з точки зору навчального контенту, інструктивних матеріалів, зворотного зв'язку та різних форм взаємодії між учасниками освітнього процесу [1]. К. Осадча, В. Осадчий, О. Спірін, В. Круглик для підтримки індивідуалізації навчання засобами Moodle рекомендують застосовувати різні налаштування окремих модулів, елементів та ресурсів, такі як: формування змісту дисципліни у вигляді модульної структури; створення багаторівневих тестів; використання інструментів для формування портфоліо; засоби формування маршруту навчання шляхом накладення необхідних обмежень на елементи курсу, відстеження рівня оцінки, багатокритеріального оцінювання; багатоваріантність подання навчальної інформації; налаштування роботи міні груп; використання системи ролей; застосування мобільних технологій навчання [2]. У [3] пропонується персоналізована адаптивна система електронного навчання під назвою «Adaptivo», яка забезпечує персоналізований досвід навчання для учнів на основі їх стилю навчання та рівня знань. Щоб зробити процес навчання більш ефективним і захоплюючим, Adaptivo враховує специфічні відмінності між учнями щодо часу, онлайн- взаємодії та тривалості навчання.

Нова інформація, отримана з даних LMS, може полегшити процес викладання та навчання здобувачів освіти. LMS збирає дані про користувачів, які можуть допомогти визначити профіль здобувача освіти, його поведінку, а також виявити його труднощі та потреби. Одним із способів супроводу здобувачів освіти є спостереження за діями, які вони виконують у системі, і ці дії можуть сприяти побудові індивідуальної навчальної траєкторії [4]. У [5] дослідженні шляхи навчання, які моделюються за допомогою мереж, побудованих на основі даних журналу взаємодії студента з LMS.

Мета статті - дослідити можливості платформи Moodle для персоналізації навчання, розробити модель персоналізації навчання засобами Moodle, які враховують потреби та особистісні характеристики студентів.

Виклад основного матеріалу

Концептуальна архітектура системи персоналізованого навчання базуються на трьох моделях: модель здобувача освіти (студента), модель навчального контенту та модель персоналізованого навчання (рис. 1). В LMS Moodle модель здобувача освіти містить інформацію про здобувача освіти в системі. Модель навчального контенту містить різнотипні ресурси та контент, який пропонує система здобувачеві освіти, та його логічну структуру. Модель персоналізованого навчання описує умови та процедури за якими відбувається персоналізація.

Рис. 1 Компоненти системи персоналізованого навчання

Модель здобувача освіти в системі персоналізованого навчання описує як студента. Дані, що характеризують здобувача освіти в системі розподілені на такі категорій даних: Особисті дані, Інтелектуальні особливості, Дані про стиль навчання, Досвід роботи з системою, Дані вподобань, Поточний рівень знань та Дані про навчальний процес (рис. 1). Вибір таких категорій даних ґрунтується на результатах досліджень [6] та [7]. В системі персоналізованого навчання дані про здобувача освіти поділяються на: дані про учня поділяються на три великі групи: основні дані; додаткові дані; додаткові дані та дані про процес навчання. Основні дані включають значення даних, які не змінюються з часом, наприклад, особисті дані. До додаткових даних відносяться значення, які можуть змінюватися протягом тривалого періоду часу, наприклад, Інтелектуальні особливості, Дані про стиль навчання, Досвід роботи з системою, Дані вподобань. Дані про навчальний процес включають значення даних, які постійно змінюються, наприклад, поточний рівень знань на даний момент.

Модель навчального контенту системи персоналізованого навчання базується на використанні навчальних різних типів ресурсів та об'єктів. Електронний навчальний (Навчальний курс) пропонованої системи персоналізованого навчання (рис. 1) складається з Силабусу, одного або кількох модулів (Навчальний модуль). Кожен модуль складається з однієї або кількох навчальних тем (Тема). Теоретичний, практичний блок та оцінювання представлені за допомогою різнотипних ресурсів та видів навчальної діяльності (Різнотипні ресурси).

Ефективність персоналізованого контенту залежно від стилів навчання достатньо досліджено у працях [8], [9] зокрема створені систем визначення навчального стилю студентів [10], [11]. Але варто відзначити що такі системи як LMS Moodle також мають достатні інструментальні спроможності для персоналізації освітнього контенту. Модель персоналізованого навчання описує методи персоналізації, які реалізовані в системі та відповідно використовуються. Система персоналізованого навчання використовує для персоналізації (рис. 1): Структуру курсу, Базові знання та навички, Стиль навчання, Ступінь складності вивчення курсу, Послідовність доступу до теми, Послідовність вивчення курсу.

Щоб забезпечити персоналізацію навчання на платформі Мoodle, варто враховувати об'єкти самої системи (рис. 2). Такими об'єктами виступатиме Студент (ID, ПІБ, Спеціальність), Навчальний стиль (ID, Тип стилю), Траєкторія (ГО_Студента, ГО_Контенту, ГО_Навчального_стилю), Контент (ID, Назва, Тип, ГО_Ресурсу), Типи ресурсів (ID, Назва ресурсу), Спроби тестів (ГО_Студента, ГО_Тесту, ГО_Контенту, Результат), Тест (ID, Назва курсу), Ресурс (ID, Назва ресурсу, Тип контенту), Зв'язки (Студент має Навчальний стиль; Траєкторія відповідає Студенту; Траєкторія відповідає Контенту; Траєкторія відповідає Навчальному стилю; Контент містить Ресурс; Контент розміщено на Типі ресурсів; Спроби тестів проходить Студент; Спроби тестів відповідає Тесту; Спроби тестів враховує Контент; Тест містить Спроби тестів).

Діаграма об'єктів описує систему, яка відстежує прогрес студентів в процесі навчання та складається з таких компонентів:

- студенти: система веде облік інформації про студентів, включаючи їх ID, ПІБ та спеціальність;

- навчальні стилі: система визначає навчальний стиль кожного студента;

- траєкторії: система будує та відстежує траєкторію навчання кожного студента, яка включає контент, який вони вивчили, та їхні навчальні стилі;

- тип контенту: система містить контент, який вивчають студенти, включаючи тексти, завдання та тести;

- типи ресурсів: система класифікує контент за типами ресурсів, наприклад, тексти, завдання та тести.

- спроби тестів: система записує результати спроб тестів, які проходять студенти;

- тести: система містить банк тестів, які проходять студенти;

- ресурси:исистема містить ресурси, які використовуються для створення навчального контенту.

Вказані компоненти системи (об'єкти) пов'язані зв'язками. Зв'язок має () демонструє, що кожен студент має один навчальний стиль. Навчальний контент може містити один або декілька ресурсів. Зв'язок “розміщено” показує, що навчальний контент розміщено у певному типі ресурсу на платформі Moodle та він “відповідає” певному навчальному стилю. Курс “включає” траєкторію навчання, яка “враховує” спроби тестів пройдених студентом. Кожен із студентів “має” визначений навчальний стиль та “навчається за” побудованою траєкторією.

Рис. 2 Об'єктна модель системи персоналізованого навчання

Відповідно до тесту VARK [12], для здобувачів освіти може бути притаманний один з чотирьох навчальних стилів. Для кращого засвоєння навчального матеріалу відповідно до навчального стилю усіх студентів, викладачеві потрібно розробити різнотипний контент за кожною темою курсу. Для розробки такого контенту викладачеві необхідний досвід роботи з системою та рівень цифрових компетентностей.

У LMS Moodle наявний широкий спектр ресурсів, з використанням якого можливо як створити необхідний контент для кожного навчального стилю, так і розмістити його у зручному форматі для студентів:

- контент для візуала (V) передбачає представлення навчального матеріалу в графічному стилі. В будь якому ресурсі курсу Moodle, де можна розмістити навчальний контент та де є вбудований візуальний редактор (редактор АТТО та імплементований TinyMCE), викладачі можуть розміщувати різні візуальні елементи, а саме: графічний контент (фото, схеми, графіки, рисунки); відео (можна завантажувати безпосередньо в навчальний елемент курсу або вбудовувати з різних відеосервісів, наприклад, YouTube, Panopto або Vimeo); різнотипні візуалізацію за допомогою H5P; імплементову-вати навчальний контент и з інших навчальних ресурсів, які дозволяють ділитися своїм контентом. Для розміщення навчального контенту для візуалів можуть бути використані ресурси Сторінка, Книга, Урок, Вікі, Глосарій чи Форум. Також, більш складну візуалізацію на Н5Р можна розмістити і цілковито окремим елементом на рівні курсу. Наприклад, у електронному навчальному курсі (ЕНК), викладачам доступне розміщення схем, діаграм, відеоконтенту у ресурсі Урок або ж проведення онлайн зустрічей з демонстрацією відповідного контенту в синхронному режимі. Приклад наповнення ресурсу Урок контентом для візуала представлено на рис. 3.

Рис. 3 Вбудування відеоконтенту у ресурс Урок

Закладений механізм цього елемента навчання дозволяє створювати розгалужену систему персноналізації навчання студента, враховуючи його вибір та результати тестування на кожному кроці опрацювання відповідного навчального контенту.

- контент для аудіала (А) передбачає створення ресурсів та наповнення їх контентом для засвоєння матеріалу студентами на слух. У ЕНК викладачеві доступні ресурси Unilabel, Сторінка, Урок та розміщення у них навчального аудіоконтенту, а також проведення онлайн зустріч для обговорення проблем. Ресурс Unilabel дозволяє представити навчальний контент з використанням декількох типів: Accordion, Carousel, Collapsed text, Course teaser, Grid, Imageboard, Simpletext, Topic teaser. Як у і варіанті для візуалів, за допомогою візуального редактора можна додавати аудіо контент, як напряму в навчальний елемент (ресурс ЕНК), так і імплементувати з інших ресурсів для подкастів. За допомогою візуального редактора викладач може записати голосове пояснення студенту (до 3 хв) напряму на навчальному порталі. Відео в якому викладач більше пояснює, а не показує, також буде працювати для аудіалів, а отже, його також можна вбудувати (і також, записати безпосередньо на навчальному порталі) через візуальний редактор. Навчальний контент для аудіалів можна також підготувати за допомогою технології Н5Р та вбудувати через візуальний редактор або окремим елементом в ЕНК. Для представлення навчального контенту для студентів аудіального стилю навчання, найкраще обрати тип Accordion. Приклад створення аудіоконтенту для студентів, які засвоюють навчальний контент на слух продемонстровано на рис. 4.

Окрім того, викладач може організовувати синхронну доставку навчального контенту через різні види навчальної діяльності використовуючи інструменти для відеоконференцій. Для цього в стандартній версії Мoodle вже вбудована широка підтримка BigBlueButton, а використовуючи додаткові модулі можна планувати та підключатися до Zoom, Google Meet, Microsoft Teams Meeting або інших відкритих рішень Jitsi Meet, plugNmeet.

Рис. 4 Розміщення аудіоконтенту з використанням ресурсу Unilabel

- контент для дігітала (R) являє собою навчальні матеріали у текстовому форматі з використанням символів та знаків. Практично будь-який навчальний елемент Мoodle може бути використаний для створення та доставки навчального контенту студентам з відповідним стилем навчання. Для створення контенту студентам з дігітальним стилем навчання доступні ресурси Вікі, Глосарій, Книга та Сторінка, які будуть наповнені текстовим контентом. Модуль Вікі дозволяє учасникам додавати та редагувати набір пов'язаних веб-сторінок та може бути використаний для: створення нотаток до лекцій чи підручників, спільного створення студентами книги на тему, створення особистого журналу для нотаток про дослідження конкретної теми. Глосарій дозволяє викладачам створювати та підтримувати список визначень, збирати та систематизувати ресурси та інформацію, а також може бути використаний В якості репозиторію для зберігання контенту. Модуль Книга дозволяє викладачам створювати багатосторінкові ресурси у вигляді книги з розділами та підрозділами, яка міститиме текст і корисні для тривалого зберігання уривки інформації. Приклад створення такого модуля представлено на рис. 5.

Рис. 5 Розміщення навчального контенту з використанням ресурсу

Наявність візуального редактора, дає можливість викладачеві додавати текстовий матеріал підкріплений різноманітним форматуванням, формулами, спеціальними символами тощо. Використовуючи редактор ТеХ доступна можливість писати без залучення спеціалізованих редакторів складні формули чи графіки. Робити більш складне форматування підготовленого тексту можна використовуючи HTML та CSS, а також Bootstrap (на основі якого створюються всі теми Мoodle).

- кінестетичний стиль (K) передбачає засвоєння навчального матеріалу за допомогою тактильних відчуттів та практичного досвіду. У Мoodle доступна значна кількість таких елементів (Завдання, Форум, База даних, Глосарій, Вікі) які передбачають необхідність студенту виконати певні дії, а не лише читати, слухати чи переглядати доступний навчальний контент. Частина таких діяльностей передбачає, що робота студента може бути оцінена викладачем, а є діяльності, що передбачають спільну роботу над поставленим завданням. В певних діяльностях студент може завантажити виконане завдання поза межами навчального порталу, але є й діяльності, в яких студент виконує певну роботу безпосередньо в ЕНК. Так в діяльності Завдання студент може завантажити цифрову роботу, тобто безпосередньо підготувати у візуальному редакторі свою відповідь, використовуючи текст, картинки, відео та аудіо. Використовуючи Форум студенти мають можливість проводити дискусійні обговорення, а допомогою діяльностей База даних або Глосарій здійснювати добір навчального контенту, готувати тематичні каталоги тощо. В діяльності Вікі студенти можуть спільно готувати навчальний контент, використовуючи всі попередньо описані можливості: поряд з текстом додавати формули, діаграми, схеми та інші малюнки, відео, аудіо або автоматично зв'язувати з підготовленими раніше матеріалами в діяльностях База даних або Глосарій. Приклад такого використання ресурсу Вікі подано на рис. 6.

Рис. 6 Ресурс Вікі з прикладом створення своєї сторінки студентом

Створення та доставка різнотипного навчального контенту викладачем за допомогою технології Н5Р мають багато практичних можливостей, щоб залучити їх до безпосередньої діяльності з метою засвоєння необхідного матеріалу. У випадку підключення додаткових модулів, можна зробити і більш спеціалізовані практичні навчання прямо на сайті. Так, за допомогою модулів Virtual Programming lab (https://moodle.org/plugins/browse.php?list=set&id=103) студенти можуть виконували роботу з програмування як частини завдання або перевірки тестуванням. Представлені вище можливості Мoodle дозволяють підготувати навчальний контент таким чином, щоб забезпечити персоналізацію навчання студентів, яка враховуватиме їх навчальний стиль. Технічна можливість побудови керованої траєкторії навчання дозволить студентам засвоювати навчальний контент з урахуванням їх базових знань та навичок, стилю та темпу навчання, та ступеню складності вивчення курсу. Кожен з ресурсів та діяльностей ЕНК включає певні можливості для забезпечення персоналізації навчання студентів (рис. 7).

Рис. 7 Узагальнена схема ресурсів та діяльностей ЕНК на платформі Moodle для персоналізованого навчання студентів

Використовуючи ресурс Урок можливо провести формуюче оцінювання (створення сторінки з тестом), налаштувати умовні переходи між сторінками, залежно від результатів тесту та вбудувати різнотипний контент, підібраний відповідно до навчального стилю студента (відео: онлайн та вбудоване; текст;

презентації: вбудовані чи з використанням модуля H5P; аудіо). Персоналізувати навчання з використанням ресурсу Книга, можливо налаштовуючи подання книги, враховуючи побажання студентів, а також доступність даного ресурсу, на основі попередніх діяльностей студента, стилю навчання чи термінів проходження навчання. Модуль Unilabel дозволяє підібрати тип мітки та формат представлення контенту (Acoordion, Carousel, Colapsed text, Course teaser, Grid, Imageboard, Simple text та Topic teaser), а також здійснити налаштування доступу, аналогічно ресурсу Книга. Використовуючи ресурс Завдання для персоналізації навчання студентів доступна можливість визначення формату подання інструкції щодо діяльності, налаштування доступності, а також подання відгуків та відповідей. Ресурс Форум дозволяє викладачу налаштувати спільні обговорення та дискусії між студентами, додатково встановити доступність форуму та обговорень для налагодження їх комунікації, взаємодії та співпраці в синхронному та асинхронному режимах навчання.

Висновки

LMS Moodle має великий потенціал для персоналізації навчання студентів, забезпечуючи можливості адаптації навчального контенту та діяльностей в межах навчального курсу до різних стилів навчання студентів. Для персоналізації навчання студентів у Moodle доступні такі основні інструменти як: Урок, Книга, Модуль Unilabel, Завдання та Форум. Модуль налаштування доступу за умовами, який є в стандартній версії Мoodle, дозволяє доволі гнучко налаштувати персоналізоване навчання студента, зокрема враховуючи його особистий стиль навчання та особливі потреби кожного в процесі навчання. Розроблена об'єктна модель системи персоналізованого навчання демонструє зв'язки між навчальним стилем на типами навчальних об'єктів, які можуть бути створені в межах електронного навчального курсу в Moodle.

Література

електронний персоналізований навчальний курс moodle

1. Seidel, N., Haake, J., & Burchart, M. (2021). From Diversity to adaptive Personalization: The Next Generation Learning Management System as Adaptive Learning Environment. eleed, Iss. 14. https://www.eleed.de/archive/se2021/5242.

2. Осадча К. Реалізація індивідуалізації та персоналізації навчання засобами Moodle/ К. Осадча, В. Осадчий, О. Спірін, В. Круглик // Молодь і ринок. - 2021. - No 1 (187). DOI: 10.24919/2308-4634.2021.228274.

3. Rishard, M. et al. (2022). A Personalized Adaptive E-Learning System based on Learning Styles and Prior Knowledge, 2022 Seventh International Conference on Informatics and Computing(ICIC). (pp. 1-9). Denpasar, Bali, Indonesia. doi: 10.1109/ICIC56845.2022.10007006.

4. Ramos, D. B. et al. (2021). A New Learning Path Model for E-Learning Systems. International Journal of Distance Education Technologies (IJDET), vol. 19(2), 34-54. http://doi.org/10.4018/IJDET.20210401.oa2.

5. Ortiz-Vilchis, P, & Ramirez-Arellano, A. (2023). Learning Pathways and Students Performance: A Dynamic Complex System. Entropy (Basel). 2023 Feb 3;25(2):291. doi: 10.3390/e25020291

6. Vagale, V. & Niedrite, L. (2012). Learner model's utilization in the e-learning environments. In: Caplinskas, A., Dzemyda, G., Lupeikiene, A., Vasilecas, O. (eds.) BALTIC DB&IS 2012, Local Proceedings, Materials of Doctoral Consortium. (pp. 162- 174).

7. Vilnius Vija Vagale, Z. et al. (2018). The Architecture of the Personalized Adaptive ELearning System. 13th International Baltic Conference on Databases and Information Systems (Baltic DB&IS 2018). Trakai, Lithuania. https://ceur-ws.org/Vol-2158/paper12.pdf.

8. Papanikolaou, K., & Boubouka, M. (2020, July). Personalised Learning Design in Moodle. IEEE 20th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT). Tartu, Estonia. doi: 10.1109/ICALT49669.2020.00024.

9. Nguyen, H. et al. (2024). A model to create a personalized online course based on the student's learning styles. Education and Information Technologies, vol. 29, Issue 1, pp 571-593. https://doi .org/10.1007/s10639-023-12287-2.

10. Morze, N., Glazunova, O. (2014). Design of electronic learning courses for IT students considering the dominant learning style. International Conference on Information and Communication Technologies in Education, Research, and Industrial Applications, vol. 469, pp. 261-273. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-13206-8_13

11. Glazunova, O.G., Morze, N.V., Golub, B., Burov, O.Y., Voloshyna, T.V., & Parhomenko, O. (2020). Learning Style Identification System: Design and Data Analysis. 16th International Conference on ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer, Kharkiv, Ukraine. https://ceur-ws.org/Vol-2732/20200793.pdf.

12. Kyparisia, A. Papanikolaou, M. (July 2020). Personalised Learning Design in Moodle. Conference: 2020 IEEE 20th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT). DOI: 10.1109/ICALT49669.2020.00024.

References

1. Seidel, N., Haake, J., & Burchart, M. (2021). From Diversity to adaptive Personalization: The Next Generation Learning Management System as Adaptive Learning Environment. eleed, Iss. 14. https://www.eleed.de/archive/se2021/5242.

2. Osadcha K., Osadchyi V., Spirin O., & Kruglik V. (2021). Realizatsiia indyvidualizatsii ta personalizatsii navchannia zasobamy Moodle [Implementation of individualization and personalization of learning by means of Moodle]. Molod i rynok - Youth and the market, 1 (187). DOI: 10.24919/2308-4634.2021.228274. [in Ukrainian].

3. Rishard, M. et al. (2022). A Personalized Adaptive E-Learning System based on Learning Styles and Prior Knowledge, 2022 Seventh International Conference on Informatics and Computing(ICIC). (pp. 1-9). Denpasar, Bali, Indonesia. doi: 10.1109/ICIC56845.2022.10007006.

4. Ramos, D. B. et al. (2021). A New Learning Path Model for E-Learning Systems. International Journal of Distance Education Technologies (IJDET), vol. 19(2), 34-54. http://doi.org/10.4018/IJDET.20210401.oa2.

5. Ortiz-Vilchis, P, & Ramirez-Arellano, A. (2023). Learning Pathways and Students Performance: A Dynamic Complex System. Entropy (Basel). 2023 Feb 3;25(2):291. doi: 10.3390/ e25020291

6. Vagale, V. & Niedrite, L. (2012). Learner model's utilization in the e-learning environments. In: Caplinskas, A., Dzemyda, G., Lupeikiene, A., Vasilecas, O. (eds.) BALTIC DB&IS 2012, Local Proceedings, Materials of Doctoral Consortium. (pp. 162- 174).

7. Vilnius Vija Vagale, Z. et al. (2018). The Architecture of the Personalized Adaptive E-Learning System. 13th International Baltic Conference on Databases and Information Systems (Baltic DB&IS 2018). Trakai, Lithuania. https://ceur-ws.org/Vol-2158/paper12.pdf.

8. Papanikolaou, K., & Boubouka, M. (2020, July). Personalised Learning Design in Moodle. IEEE 20th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT). Tartu, Estonia. doi: 10.1109/ICALT49669.2020.00024.

9. Nguyen, H. et al. (2024). A model to create a personalized online course based on the student's learning styles. Education and Information Technologies, vol. 29, Issue 1, pp 571-593. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12287-2.

10. Morze, N., Glazunova, O. (2014). Design of electronic learning courses for IT students considering the dominant learning style. International Conference on Information and Communication Technologies in Education, Research, and Industrial Applications, vol. 469, pp. 261-273. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-13206-8_13

11. Glazunova, O.G., Morze, N.V., Golub, B., Burov, O.Y., Voloshyna, T.V., & Parhomenko, O. (2020). Learning Style Identification System: Design and Data Analysis. 16th International Conference on ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer, Kharkiv, Ukraine. https://ceur-ws.org/Vol-2732/20200793.pdf.

12. Kyparisia, A. Papanikolaou, M. (July 2020). Personalised Learning Design in Moodle. Conference: 2020 IEEE 20th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT). DOI: 10.1109/ICALT49669.2020.00024.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.