Academic Journal
Personalized Mobile Learning: An Adaptive Testing Approach using Machine Learning Algorithms
| Title: | Personalized Mobile Learning: An Adaptive Testing Approach using Machine Learning Algorithms |
|---|---|
| Authors: | Altaher, Ammar |
| Publisher Information: | Cifra LLC, 2024. |
| Publication Year: | 2024 |
| Subject Terms: | adaptive testing, mobile learning, алгоритмы машинного обучения, обработка естественного языка, адаптивное тестирование, персонализированное обучение, machine learning algorithms, deep learning algorithms, personalized learning, natural language processing, мобильное обучение, алгоритмы глубокого обучения |
| Description: | Популярность мобильных устройств произвела революцию в обучении, а мобильное обучение стало важной частью современного образования. Однако большинство существующих систем мобильного обучения не могут удовлетворить персонализированные потребности каждого учащегося, что приводит к низкому эффекту обучения. В этой статье представлен адаптивный подход к тестированию мобильного обучения, в котором используются алгоритмы машинного обучения для проведения персонализированных тестов с целью повышения производительности пользователей. Мы представляем адаптивный алгоритм, учитывающий предпочтения пользователя и уровень его квалификации. Эксперимент с реальной мобильной системой изучения языков демонстрирует эффективность нашего подхода. The popularity of mobile devices has brought a revolution to learning, and mobile learning has become an important part of modern education. However, most existing mobile learning systems cannot meet the personalized needs of each learner, which results in low learning effect. This paper presents an adaptive mobile learning testing approach that uses machine-learning algorithms to deliver personalized tests so as to improve users’ performance. We present an adaptive algorithm that considers user preferences and proficiency level. The experiment on a real-world mobile language learning system demonstrates the effectiveness of our approach. Cifra. Компьютерные науки и информатика, Выпуск 4 (4) 2024 |
| Document Type: | Article |
| Language: | English |
| DOI: | 10.60797/comp.2024.4.1 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.doi...........0459f96f93e6d7743dc7fc0f6a5d1615 |
| Database: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.60797/comp.2024.4.1 |
|---|