Apprentissage adaptatif

Les systèmes d’apprentissage adaptatif sont traditionnellement divisés en composants ou  » modèles  » distincts. Bien que différents groupes de modèles aient été présentés, la plupart des systèmes incluent tout ou partie des modèles suivants (parfois avec des noms différents):

  • Modèle expert – Le modèle avec les informations à enseigner
  • Modèle étudiant – Le modèle qui suit et apprend sur l’étudiant
  • Modèle pédagogique – Le modèle qui transmet réellement les informations
  • Environnement pédagogique – L’interface utilisateur pour interagir avec le système

Modèle expert

Le modèle expert stocke des informations sur le matériel enseigné. Cela peut être aussi simple que les solutions pour l’ensemble de questions, mais il peut également inclure des leçons et des tutoriels et, dans des systèmes plus sophistiqués, même des méthodologies d’experts pour illustrer les approches des questions.

Les systèmes d’apprentissage adaptatif qui n’incluent pas de modèle expert incorporeront généralement ces fonctions dans le modèle pédagogique.

Modèle de l’étudiantmodifier

Le moyen le plus simple de déterminer le niveau de compétence d’un étudiant est la méthode utilisée dans le TAO (test adaptatif informatisé). En CAT, le sujet est présenté avec des questions sélectionnées en fonction de son niveau de difficulté par rapport au niveau de compétence présumé du sujet. Au fur et à mesure du test, l’ordinateur ajuste le score du sujet en fonction de ses réponses, affinant continuellement le score en sélectionnant des questions dans une gamme de difficultés plus étroite.

Un algorithme d’évaluation de type CAT est simple à mettre en œuvre. Un grand nombre de questions sont amassées et notées en fonction de la difficulté, par l’analyse d’experts, l’expérimentation ou une combinaison des deux. L’ordinateur effectue alors ce qui est essentiellement une recherche binaire, en donnant toujours au sujet une question à mi-chemin entre ce que l’ordinateur a déjà déterminé être les niveaux de compétence maximum et minimum possibles du sujet. Ces niveaux sont ensuite ajustés au niveau de la difficulté de la question, en réaffectant le minimum si le sujet a répondu correctement, et le maximum si le sujet a répondu incorrectement. De toute évidence, une certaine marge d’erreur doit être intégrée pour permettre des scénarios où la réponse du sujet n’est pas indicative de son véritable niveau de compétence, mais simplement fortuite. Poser plusieurs questions à partir d’un niveau de difficulté réduit considérablement la probabilité d’une réponse trompeuse, et permettre à la gamme de croître au-delà du niveau de compétence supposé peut compenser d’éventuelles erreurs d’évaluation.

Une autre extension de l’identification des faiblesses en termes de concepts consiste à programmer le modèle de l’élève pour analyser les réponses incorrectes. Ceci est particulièrement applicable pour les questions à choix multiples. Prenons l’exemple suivant :

Q. Simplifiez: 2 x 2 + x 3 {\displaystyle 2x ^ {2} + x^{3}}

 2x ^ {2} + x^{3}

a) Ne peut pas être simplifié b) 3 x 5 {\displaystyle 3x^{5}}

 3x^{5}

c)… d)…

Clairement, un étudiant qui répond (b) ajoute les exposants et ne saisit pas le concept de termes similaires. Dans ce cas, la réponse incorrecte fournit un aperçu supplémentaire au-delà du simple fait qu’elle est incorrecte.

Modèle instructifmodifier

Le modèle pédagogique cherche généralement à intégrer les meilleurs outils pédagogiques que la technologie a à offrir (tels que les présentations multimédias) avec des conseils d’enseignants experts pour les méthodes de présentation. Le niveau de sophistication du modèle pédagogique dépend grandement du niveau de sophistication du modèle étudiant. Dans un modèle d’étudiant de style CHAT, le modèle d’instruction classera simplement les leçons en correspondance avec les rangs du pool de questions. Lorsque le niveau de l’élève a été déterminé de manière satisfaisante, le modèle pédagogique fournit la leçon appropriée. Les modèles d’étudiants les plus avancés qui évaluent en fonction de concepts ont besoin d’un modèle d’enseignement qui organise également ses leçons par concept. Le modèle pédagogique peut être conçu pour analyser l’ensemble des faiblesses et adapter un plan de leçon en conséquence.

Lorsque les réponses incorrectes sont évaluées par le modèle étudiant, certains systèmes cherchent à fournir une rétroaction aux questions réelles sous forme de « conseils ». Lorsque l’élève fait des erreurs, des suggestions utiles apparaissent telles que « regardez attentivement le signe du nombre ». Cela peut également tomber dans le domaine du modèle pédagogique, des indices génériques basés sur des concepts étant proposés en fonction des faiblesses du concept, ou les indices peuvent être spécifiques à une question, auquel cas les modèles étudiant, pédagogique et expert se chevauchent tous.

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée.

Previous post Comment construire un moniteur de température Raspberry Pi
Next post Fenêtres de remplacement pour les propriétaires à Orlando, Floride