Learning Style Identification System: Design and Data Analysis
Електронна бібліотека НАПН України
View Archive Info| Field | Value | |
| Relation |
http://lib.iitta.gov.ua/722572/
http://ceur-ws.org/Vol-2732/ |
|
| Title |
Learning Style Identification System: Design and Data Analysis
Система ідентифікації стилю навчання: проєктування та аналіз даних |
|
| Creator |
Glazunova, Olena
Morze, Nataliia Golub, Bella Burov, O. Yu. Voloshyna, Tetyana Parhomenko, Oleksandra |
|
| Subject |
004.9 ІКТ ( Application-oriented computer-based techniques )
1 Philosophy. Psychology 378 Higher education. Universities. Academic study |
|
| Description |
The article analyzes different approaches to design adaptive educational systems on the basis of students' learning style identification. As a result of the investigation a system to identify the student's learning style with the data analyzing module has been designed and implemented. A data analyzing module is applied for the further adaptation of digital educational content and educational methods to students' learning style. The data background for the module to analyze learning style identification system is the universal e-learn environment users’ database, the results of learning style identification due to VARK (visual, audial, read-write, kinesthetic) model or any open external information like psychotype, type of intelligence, etc. Data storage uses the concept of data warehousing to predict special methods for data model design taking into account the integrity of datasets from different sources, object orientation, consistency, data consolidation or multidimensional data architecture to simplify analytical queries. The data analyzing technologies being applied within the system are based on the information retrieval approach using SQL language; OLAP and Data Mining technologies. The results of the system implementation gave an opportunity to fix the correlation of learning styles with other personal characteristics like psychotype, gender, secondary education level, academic achievements, etc. The represented data of data analysis concerning IT major students give reason for the conclusion about the necessity to adapt digital content to multimodal and kinesthetic learning style, to apply learning methods and technologies on the basis of project tasks, group communication and collaboration. У статті проаналізовано різні підходи до проєктування адаптивних освітніх систем на основі ідентифікації стилів навчання учнів. За результатами дослідження було розроблено та впроваджено систему ідентифікації стилю навчання студента за допомогою модуля аналізу даних. Модуль аналізу даних застосовується для подальшої адаптації цифрового освітнього змісту та освітніх методів до стилю навчання студентів. Основою даних модуля для аналізу системи ідентифікації стилю навчання є універсальна база даних користувачів середовища електронного навчання, результати ідентифікації стилю навчання завдяки моделі VARK (візуальна, аудіальна, читання-запис, кінестетична) або будь-яка відкрита зовнішня інформація, така як психотип, тип інтелекту тощо. Зберігання даних використовує концепцію зберігання даних для прогнозування спеціальних методів проектування моделі даних з урахуванням цілісності наборів даних з різних джерел, орієнтації об’єктів, послідовності, консолідації даних або багатовимірної архітектури даних для спрощення аналітичних запитів . Технології аналізу даних, що застосовуються в системі, базуються на підході до пошуку інформації з використанням мови SQL; OLAP та технології видобутку даних. Результати впровадження системи дали змогу зафіксувати співвідношення стилів навчання з іншими особистісними характеристиками, такими як психотип, стать, рівень середньої освіти, навчальні досягнення тощо. Представлені дані аналізу даних щодо основних студентів ІТ дають підставу для висновку про необхідність адаптації цифрового вмісту до мультимодального та кінестетичного стилю навчання, застосування методів та технологій навчання на основі проектних завдань, групового спілкування та співпраці. |
|
| Date |
2020
|
|
| Type |
Conference or Workshop Item
PeerReviewed |
|
| Format |
text
|
|
| Language |
en
|
|
| Identifier |
http://lib.iitta.gov.ua/722572/1/20200793.pdf
- Glazunova, Olena (orcid.org/0000-0002--0136-4936 <http://orcid.org/0000-0002--0136-4936>), Morze, Nataliia (orcid.org/0000-0003-3477-9254 <http://orcid.org/0000-0003-3477-9254>), Golub, Bella (orcid.org/0000−0002−1256−6138 <http://orcid.org/0000−0002−1256−6138>), Burov, O. Yu. (orcid.org/[0000-0003-0733-1120] <http://orcid.org/[0000-0003-0733-1120]>), Voloshyna, Tetyana (orcid.org/0000-0001-6020- 5233 <http://orcid.org/0000-0001-6020- 5233>) and Parhomenko, Oleksandra (orcid.org/0000-0002--0136-4936 <http://orcid.org/0000-0002--0136-4936>) (2020) Learning Style Identification System: Design and Data Analysis In: 16th International Conference on ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer, c. Kharkiv, Ukraine. |
|