adaptief leren systemen zijn traditioneel onderverdeeld in afzonderlijke componenten of “modellen”. Hoewel verschillende modelgroepen zijn gepresenteerd, bevatten de meeste systemen enkele of alle van de volgende modellen (soms met verschillende namen):
- Expertmodel-het model met de te onderwijzen informatie
- Student model – het model dat de leerling volgt en leert
- instructiemodel – het model dat de informatie daadwerkelijk overbrengt
- Instructieomgeving-de gebruikersinterface voor interactie met het systeem
Expert modelEdit
het expertmodel slaat informatie op over het te onderwijzen materiaal. Dit kan zo eenvoudig zijn als de oplossingen voor de vraagstelling, maar het kan ook lessen en tutorials omvatten en, in meer geavanceerde systemen, zelfs deskundige methodologieën om benaderingen van de vragen te illustreren.
adaptieve leersystemen die geen expertmodel bevatten, zullen deze functies doorgaans opnemen in het instructiemodel.
Student modelEdit
het eenvoudigste middel om het vaardigheidsniveau van een student te bepalen is de methode die wordt gebruikt bij CAT (computerized adaptive testing). In CAT worden aan het onderwerp vragen voorgelegd die worden geselecteerd op basis van hun moeilijkheidsgraad in relatie tot het veronderstelde vaardigheidsniveau van het onderwerp. Naarmate de test vordert, past de computer de score van het onderwerp aan op basis van hun antwoorden, waarbij de score voortdurend wordt verfijnd door vragen te selecteren uit een kleiner bereik van moeilijkheidsgraden.
een algoritme voor een beoordeling in CAT-stijl is eenvoudig te implementeren. Een grote pool van vragen wordt verzameld en beoordeeld op basis van moeilijkheidsgraad, door deskundige analyse, experimenteren, of een combinatie van de twee. De computer voert dan wat in wezen een binaire zoekopdracht is uit, waarbij het onderwerp altijd een vraag krijgt die halverwege ligt tussen wat de computer al heeft bepaald als het maximale en minimaal mogelijke vaardigheidsniveau van het onderwerp. Deze niveaus worden vervolgens aangepast aan de moeilijkheidsgraad van de vraag, waarbij het minimum wordt aangepast als het onderwerp correct wordt beantwoord, en het maximum als het onderwerp onjuist wordt beantwoord. Het is duidelijk dat er een zekere foutmarge moet worden ingebouwd om scenario ‘ s mogelijk te maken waarbij het antwoord van de proefpersoon niet indicatief is voor zijn werkelijke vaardigheidsniveau, maar gewoon toeval is. Het stellen van meerdere vragen vanuit één moeilijkheidsgraad vermindert sterk de kans op een misleidend antwoord, en het toestaan van het bereik om te groeien buiten het veronderstelde vaardigheidsniveau kan compenseren voor mogelijke verkeerde evaluaties.
een verdere uitbreiding van het identificeren van zwakke punten in termen van concepten is het programmeren van het studentenmodel om onjuiste antwoorden te analyseren. Dit geldt met name voor meerkeuzevragen. Neem het volgende voorbeeld:
Q. vereenvoudig: 2 x 2 + x 3 {\displaystyle 2x^{2}+x^{3}}
a) kan niet vereenvoudigd worden b) 3 x 5 {\displaystyle 3x^{5}}
c)… d)…
het is duidelijk dat een student die (b) antwoordt, de exponenten toevoegt en het concept van soortgelijke termen niet begrijpt. In dit geval biedt het onjuiste antwoord extra inzicht buiten het simpele feit dat het onjuist is.
Instructiemodeledit
het instructiemodel is over het algemeen gericht op het integreren van de beste educatieve instrumenten die de technologie te bieden heeft (zoals multimediale presentaties) met deskundig lerarenadvies voor presentatiemethoden. Het niveau van verfijning van het instructiemodel hangt sterk af van het niveau van verfijning van het studentenmodel. In een Cat-stijl student model, het instructiemodel zal gewoon rangschikken lessen in overeenstemming met de rangen voor de vraag pool. Wanneer het niveau van de student bevredigend is bepaald, biedt het instructiemodel de juiste les. De meer geavanceerde studentenmodellen die beoordelen op basis van concepten hebben een instructiemodel nodig dat zijn lessen ook per concept organiseert. Het instructiemodel kan worden ontworpen om de verzameling zwakheden te analyseren en een lesplan dienovereenkomstig aan te passen.
wanneer de onjuiste antwoorden worden geëvalueerd door het studentenmodel, proberen sommige systemen feedback te geven op de werkelijke vragen in de vorm van “hints”. Als de student fouten maakt, verschijnen nuttige suggesties zoals “kijk goed naar het teken van het nummer”. Ook dit kan vallen in het domein van het instructiemodel, met generieke concept-gebaseerde hints worden aangeboden op basis van concept zwakheden, of de hints kunnen vraagspecifiek zijn in welk geval de student -, instructie-en expertmodellen elkaar overlappen.