Model prilagodljivoga stjecanja znanja učenika u sustavima e-učenja : doktorski rad - Grubišić, Ani (A. Grubišić ; Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2012)
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.