Модел електронског образовања заснован на семантичкој адаптацији објеката учења

Abstract

Циљ дисертације је развој модела електронског образовања заснованог на семантичкој адаптацији објеката учења. Предложен модел обухвата динамичко праћење напретка и свих активности студента приликом учења како би се одредио тренутни стил учења и извршила персонализација садржаја учења, тј. како би се студенту приказали објекти учења који одговарају утврђеном стилу учења. Технологије семантичког веба и онтологија специјално креирана за сврхе дисертације налазе се у основи овог модела. У циљу тестирања, предложени модел је имплементиран на реалном систему обогаћивањем основне Moodle платформе применом семантичких технологија и развојем додатних модула који омогућавају персонализацију. Резултат примене ових технологија је систем за електронско учење назван MAL. У дисертацији су приказани кључни елементи предложеног модела, функционалности система и начин на који су семантичке технологије имплементиране у MAL систему. Модел предложен у дисертацији је евалуиран да би се упоредили резултати учења након примене неадаптивног приступа и адаптивног приступа заснованог на семантичким технологијама. Истраживање је реализовано на Факултету за предузетнички бизнис, Универзитет Унион Никола Тесла у Београду. Резултати указују да семантичка адаптација садржаја учења имплементирана у MAL систему води ка значајно бољим резултатима учења и побољшаној ефикасности процеса учења у поређењу са неперсонализованим курсевима за електронско учење. Добијени резултати указују на позитиван став студената према развијеном окружењу за електронско учење.

The goal of this dissertation is to develop a model of electronic education based on semantic adaptation of learning objects. The proposed model includes real time montoring of student’s progress and activities during learning process in order to detect actual learning styles of the student and enable personalization, i.e. display those learning objects to the student according to detected learning style. Semantic Web technologies and an ontology specially created for the purposes of the dissertation are in the backgrouind of this model. For the purpose of testing, the proposed model was implemented on a real system by enriching the basic Moodle platform using semantic technologies and developing additional modules that enable personalization.The result of applying these technologies is e-learning system named MAL. In this dissertation, the main components of the model, the functionalities of the system and the way semantic technologies have been implemented into the MAL system are presented. The proposed model was evaluated to compare the effectiveness of both non-adaptive approach and adaptive approach based on semantics. The evaluation has been carried out at the Faculty of Entrepreneurial Business, the University Union Nikola Tesla, Belgrade. The results are promising since they indicate that semantic adaptation of learning content implemented in MAL leads to significantly better learning outcome and improved efficiency of the learning process compared to the non-adaptive e-learning courses. They also indicate a positive attitude of students towards the developed learning environment.