| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Computer Systems |
| Title in original language |
Adaptīvo zināšanu novērtēšanas metožu analīze e-apmācību sistēmās |
| Title in English |
Analysis of Adaptive Knowledge Assessment Methods in e-Learning Systems |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Aleksejs Jurenoks |
| Reviewer |
Jānis Bicāns |
| Abstract |
E-apmācību sistēmas kļūst arvien nozīmīgākas izglītībā, pateicoties tehnoloģiju attīstībai un pieaugošajai nepieciešamībai pēc personalizētas mācīšanās.
Šis darbs fokusējas uz adaptīvo zināšanu novērtēšanas metožu, tostarp elementu reakcijas teorijas (IRT) un Beijesa zināšanu izsekošanas (BKT), analīzi, lai uzlabotu mācību procesa efektivitāti un individuālo mācīšanās procesu. Darba mērķis ir izpētīt un novērtēt IRT un BKT efektivitāti un pielietojamību e-apmācību sistēmās. Tika veikts teorētiskais apskats par adaptīvajām metodēm, analizēti modeļu matemātiskie pamati un realizācijas principi. Praktiskajā daļā Moodle platformā izveidots kurss, kurā 90 dalībnieki, sadalīti trīs grupās, veica testus, izmantojot IRT, BKT vai standarta testus. Eksperimenta rezultāti parādīja, ka IRT ir efektīvāka laika ekonomijas ziņā, savukārt BKT nodrošina augstāku gala sekmju līmeni. Abas metodes tika augsti novērtētas dalībnieku ērtības un motivācijas aspektā, uzsverot personalizācijas nozīmi.
Darbs sniedz ieteikumus par modeļu pielietojumu atkarībā no mācību konteksta un piedāvā virzienus turpmākiem pētījumiem.
Darba apjoms: 58 lappuses, 7 tabulas, 9 formulas un 53 izmantotie informācijas avoti. |
| Keywords |
adaptīvā zināšanu novērtēšana, e-apmācība, IRT, BKT |
| Keywords in English |
adaptive knowledge assessment, e-learning, IRT, BKT |
| Language |
lv |
| Year |
2025 |
| Date and time of uploading |
28.05.2025 00:10:15 |
