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【24h】

Redes bayesianas para predecir el estilo de aprendizaje de estudiantes en entornos virtuales

机译:贝叶斯网络预测虚拟环境中学生的学习方式

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摘要

Introdu??o: Descreve o uso de Redes Bayesianas - com base no modelo Felder-Silverman - para a implementa??o de um modelo de incerteza voltado à previs?o do estilo de aprendizagem de alunos que interagem em um ambiente virtual de aprendizagem. Método: O modelo de incerteza, projetado e desenvolvido para operar na LMS Moodle foi validado em um cenário educacional, consistindo em sua aplica??o experimental em dois grupos de participantes oriundos da Universidade Nacional de Loja e da Universidade Internacional do Equador. Resultados: O bloco "Estilo de Aprendizagem" (EA) permitiu aos estudantes visualizar as probabilidades de cada dimens?o de sua EA, notando que, de acordo com sua intera??o, essas probabilidades se modificavam. Da mesma forma, o professor pode visualizar as mudan?as de probabilidade de EA obtidos pelos alunos quando estes interagiram em um curso virtual hospedadono Ambiente Virtual de Aprendizagem. Conclus?o: A proposta pode servir de suporte para os professores que desejem identificar os estilos de aprendizagem predominantes dos estudantes e, com base nisso, elaborar atividades e recursos para suas disciplinas.
机译:简介:介绍基于Felder-Silverman模型的贝叶斯网络在不确定性模型的实现中的用途,该模型旨在预测在虚拟学习环境中进行交互的学生的学习风格。 。方法:在教育环境中验证了为LMS Moodle设计和开发的不确定性模型,该模型在来自Loja国立大学和厄瓜多尔国际大学的两组参与者的实验应用中得到了验证。结果:“学习风格”(EA)块使学生可以直观地看到其EA各个维度的概率,并指出,根据他们之间的相互作用,这些概率发生了变化。以相同的方式,当学生在虚拟学习环境中托管的虚拟课程中进行交互时,教师可以可视化学生获得的AE概率的变化。结论:该建议可以为希望确定学生主要学习方式的教师提供支持,并在此基础上开发针对其学科的活动和资源。

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