論文の概要: A Network Science Perspective to Personalized Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01321v1
- Date: Tue, 2 Nov 2021 01:50:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-09 09:07:13.701047
- Title: A Network Science Perspective to Personalized Learning
- Title（参考訳）: ネットワーク科学から見たパーソナライズ学習
- Authors: Ralucca Gera, Akrati Saxena, D'Marie Bartolf, Simona Tick
- Abstract要約: コンテンツ選択とマルチモーダルなエンゲージメントを提供する学習プラットフォームを用いて,学習目標の達成方法を検討する。
このフレームワークは、知識のネットワークによって支持される学習者のエンゲージメントとコンテンツ選択を提供することによって、経験を教えるのではなく、学習経験に注意を向ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The modern educational ecosystem is not one-size fits all. Scholars are
accustomed to personalization in their everyday life and expect the same from
education systems. Additionally, the COVID-19 pandemic placed us all in an
acute teaching and learning laboratory experimentation which now creates
expectations of self-paced learning and interactions with focused educational
materials. Consequently, we examine how learning objectives can be achieved
through a learning platform that offers content choices and multiple modalities
of engagement to support self-paced learning, and propose an approach to
personalized education based on network science. This framework brings the
attention to learning experiences, rather than teaching experiences, by
providing the learner engagement and content choices supported by a network of
knowledge, based on and driven by individual skills and goals. We conclude with
a discussion of a prototype of such a learning platform, called CHUNK Learning.
- Abstract（参考訳）: 現代の教育エコシステムは、すべてにフィットするものではない。
学者は日常生活におけるパーソナライズに慣れており、教育システムからも同じことを期待している。
さらに、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、私たち全員を急性的な教育と学習の実験に導いた。
そこで,本研究では,学習目標を学習プラットフォームで実現し,学習内容の選択と学習の多様性を提供し,ネットワーク科学に基づくパーソナライズ教育へのアプローチを提案する。
このフレームワークは、個々のスキルと目標に基づいて、知識のネットワークによって支えられる学習者エンゲージメントとコンテンツ選択を提供することによって、経験を教えるのではなく、学習経験に注意を向けます。
最後に,このような学習プラットフォームのプロトタイプであるチャンク学習について論じる。
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