Nalazite se na CroRIS probnoj okolini. Ovdje evidentirani podaci neće biti pohranjeni u Informacijskom sustavu znanosti RH. Ako je ovo greška, CroRIS produkcijskoj okolini moguće je pristupi putem poveznice www.croris.hr
izvor podataka: crosbi !

Modeliranje korisnika za prilagodljive sustave e-učenja (CROSBI ID 356999)

Ocjenski rad | magistarski rad (mr. sc. i mr. art.)

Nakić, Jelena Modeliranje korisnika za prilagodljive sustave e-učenja / Glavinić, Vlado (mentor); Granić, Andrina (neposredni voditelj). Zagreb, Fakultet elektrotehnike i računarstva, . 2010

Podaci o odgovornosti

Nakić, Jelena

Glavinić, Vlado

Granić, Andrina

hrvatski

Modeliranje korisnika za prilagodljive sustave e-učenja

Sustav e-učenja koji se prilagođava individualnim obilježjima učenika može unaprijediti učenikovu interakciju sa sustavom i omogućiti mu postizanje boljih rezultata u učenju. Ovaj rad donosi cjeloviti opis istraživanja usmjerenog ka identifikaciji i procjeni važnosti individualnih obilježja učenika u modelima korisnika postojećih prilagodljivih sustava e-učenja. Opisuje se i provedena empirijska analiza korisnika sustava e-učenja koja je pokazala da su opća inteligencija, iskustvo i intrinzična motivacija učenika povezani sa rezultatima učenja, dok su očekivanja od e-učenja povezana sa zadovoljstvom u korištenju sustava. Temeljem istraživanja postojećih sustava i provedenog empirijskog istraživanja, uspostavljena je taksonomija individualnih obilježja korisnika za prilagodljive sustave e-učenja. Taksonomija obuhvaća: (i) osobne karakteristike korisnika: dob, spol, kognitivne sposobnosti, osobine ličnosti, kognitivne stilove i stilove učenja ; (ii) prethodno stečeno znanje i vještine: iskustvo u korištenju računala i interneta, psiho-motorne vještine i predznanje ; te (iii) obilježja korisnika vezana za sustav: ciljeve, zahtjeve, sklonosti, stilove interakcije, motivaciju i očekivanja. Osim prikaza mogućnosti implementacije ovih varijabli u model korisnika, obrađene su i metode detekcije i kvantifikacije svake pojedine varijable. Predložena taksonomija se može shvatiti kao inicijalni skup varijabli modela korisnika koji onda treba specifično primijeniti na konkretni sustav, što uključuje i vrednovanje modela korisnika radi usklađivanja sa ciljevima i osobitostima konkretnog sustava.

prilagodljivi sustavi e-učenja; model korisnika; individualne razlike; obilježja korisnika; metode detekcije; taksonomija

nije evidentirano

engleski

User Modeling for Adaptive e-Learning Systems

nije evidentirano

adaptive e-learning systems; user model; individual differences; user characteristics; detection methods; taxonomy

nije evidentirano

Podaci o izdanju

124

19.02.2010.

obranjeno

Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj

Fakultet elektrotehnike i računarstva

Zagreb

Povezanost rada

Računarstvo