Systemy Uczenia adaptacyjnego zostały tradycyjnie podzielone na oddzielne komponenty lub „modele”. Chociaż przedstawiono różne grupy modeli, większość systemów obejmuje niektóre lub wszystkie z następujących modeli (czasami o różnych nazwach):
- Model Expert – model z informacjami, których należy się nauczyć
- Model Student – model, który śledzi i uczy się o uczniu
- Model instruktażowy – model, który faktycznie przekazuje informacje
- środowisko instruktażowe – interfejs użytkownika do interakcji z systemem
Model Expertedit
model eksperta przechowuje informacje o materiale, który jest nauczany. Może to być tak proste, jak rozwiązania dla zestawu pytań, ale może również obejmować lekcje i samouczki, a w bardziej zaawansowanych systemach nawet eksperckie metodologie ilustrujące podejścia do pytań.
Adaptacyjne systemy nauczania, które nie zawierają modelu eksperckiego, zazwyczaj włączają te funkcje do modelu instruktażowego.
Model Studenckiedit
najprostszym sposobem określenia poziomu umiejętności ucznia jest metoda stosowana w CAT (computerized adaptive testing). W CAT, podmiot jest przedstawiany z pytaniami, które są wybierane na podstawie ich poziomu trudności w stosunku do domniemanego poziomu umiejętności podmiotu. W miarę postępu testu komputer dostosowuje wynik testera na podstawie jego odpowiedzi, stale dostrajając wynik, wybierając pytania z Węższego zakresu trudności.
algorytm oceny stylu CAT jest prosty do wdrożenia. Duża pula pytań jest gromadzona i oceniana według trudności, poprzez ekspercką analizę, eksperymenty lub kombinację tych dwóch. Następnie komputer wykonuje to, co jest zasadniczo wyszukiwaniem binarnym, zawsze dając podmiotowi pytanie, które jest w połowie drogi między tym, co komputer już określił jako maksymalny i minimalny możliwy poziom umiejętności podmiotu. Poziomy te są następnie dostosowywane do poziomu trudności pytania, zmieniając minimum, jeśli podmiot odpowiedział poprawnie, i maksimum, jeśli podmiot odpowiedział nieprawidłowo. Oczywiście należy stworzyć pewien margines błędu, aby umożliwić scenariusze, w których odpowiedź testera nie wskazuje na jego prawdziwy poziom umiejętności, ale jest po prostu przypadkowa. Zadawanie wielu pytań z jednego poziomu trudności znacznie zmniejsza prawdopodobieństwo błędnej odpowiedzi, a umożliwienie zwiększenia zakresu poza zakładany poziom umiejętności może zrekompensować ewentualne błędne oceny.
kolejnym rozszerzeniem identyfikacji słabych punktów w zakresie pojęć jest zaprogramowanie modelu ucznia do analizy błędnych odpowiedzi. Ma to szczególne zastosowanie w przypadku pytań wielokrotnego wyboru. Rozważ następujący przykład:
Q. Uprość: 2 x 2 + x 3 {\displaystyle 2x^{2} + x^{3}}
a) nie da się uprościć b) 3 x 5 {\displaystyle 3x^{5}}
c) … d) …
najwyraźniej uczeń, który odpowiada (b) dodaje wykładniki i nie rozumie pojęcia podobnych pojęć. W tym przypadku błędna odpowiedź zapewnia dodatkowy wgląd poza prostym faktem, że jest nieprawidłowa.
Model Instruktażowyedit
model instruktażowy ogólnie wygląda na to, że zawiera najlepsze narzędzia edukacyjne, jakie technologia ma do zaoferowania (takie jak prezentacje multimedialne) z poradami ekspertów w zakresie metod prezentacji. Poziom zaawansowania modelu instruktażowego zależy w dużej mierze od poziomu zaawansowania modelu ucznia. W modelu studenta w stylu kota model instruktażowy będzie po prostu klasyfikował lekcje zgodnie z rankingiem dla puli pytań. Gdy poziom ucznia został zadowalająco określony, model instruktażowy zapewnia odpowiednią lekcję. Bardziej zaawansowane modele uczniów, które oceniają w oparciu o koncepcje, potrzebują modelu instruktażowego, który organizuje lekcje również według koncepcji. Model instruktażowy może być zaprojektowany tak, aby analizować zbiór słabości i odpowiednio dostosowywać plan lekcji.
gdy niepoprawne odpowiedzi są oceniane przez model ucznia, niektóre systemy szukają informacji zwrotnej na rzeczywiste pytania w formie „podpowiedzi”. Gdy uczeń popełnia błędy, pojawiają się przydatne sugestie, takie jak „przyjrzyj się uważnie znakowi numeru”. To też może należeć do domeny modelu instruktażowego, z ogólnymi podpowiedziami opartymi na koncepcji są oferowane w oparciu o słabe punkty koncepcyjne, lub Podpowiedzi mogą być specyficzne dla pytania, w którym to przypadku modele student, instruktażowe i eksperckie pokrywają się.