Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Bachelor
Title of the study programm Computer Systems
Title in original language Mācību plāna pielāgošanas algoritma izstrāde sagatavošanās procesam SAT matemātikas eksāmenam, balstoties uz kognitīvajiem mācīšanās profiliem
Title in English Development of a Learning Path Adaptation Algorithm Based on Cognitive Learning Profiles for Preparing for the SAT Math Exam
Department Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy
Scientific advisor Egons Lavendelis
Reviewer Alla Anohina-Naumeca
Abstract Tradicionālā sagatavošanās SAT matemātikas eksāmenam bieži balstās uz fiksētu tēmu un uzdevumu secību. Šāda pieeja ir vienkārši organizējama, tomēr tā nepielāgojas atšķirībām izglītojamā zināšanās, sagatavotības līmenī, atbilžu stabilitātē, darba atmiņas slodzē un rīcībā laika trūkuma apstākļos. Bakalaura darbā izstrādāts un īstenots mācību plāna adaptācijas algoritms, kas balstīts uz kognitīvajiem mācīšanās profiliem un paredzēts, lai sagatavotos SAT matemātikas eksāmenam. Darbā aplūkota digitālās SAT eksāmena matemātikas sadaļas struktūra un salīdzinātas esošās mācību plāna adaptācijas metodes. Analītiskajā daļā secināts, ka neviena atsevišķa metode pilnībā neapvieno varbūtisku izglītojamā stāvokļa novērtēšanu, priekšnosacījumu ievērošanu, pierādījumu ticamības filtrēšanu un izskaidrojamu rekomendāciju loģiku. Tāpēc piedāvātais risinājums vienā lēmumu pieņemšanas ietvarā apvieno Beiesa zināšanu atspoguļošanu, priekšnosacījumu ierobežojumus, kognitīvā profila rādītājus un likumos balstītu kandidātu ranžēšanu. Izstrādātais risinājums tika īstenots kā adaptīvs SAT matemātikas mācību plāna sastādīšanas programmatūras prototips ar kompaktu klienta-servera struktūru. Klienta daļa attēlo uzdevumus, taimeri, mājienus, atbildes un skaidrojumus, savukārt servera daļa glabā satura grafu, reģistrē mijiedarbības notikumus, atjaunina izglītojamā stāvokli, filtrē zemas piepūles pierādījumus un ģenerē nākamo rekomendāciju. Validācija tika veikta 73 kontrolētos scenāriju izpildes gadījumos, kuros pārbaudīts sākuma stāvoklis, priekšzināšanu trūkums, kognitīvā slodze, uzmanības nestabilitāte, zemas piepūles atbildes un augsta gatavība. Prototips izpildīja pilnu scenārija līmeņa prasību kopu 68 no 73 gadījumiem un deva prasībām atbilstošas rekomendācijas 416 no 438 rekomendāciju lēmumiem. Salīdzinājumā ar fiksētu lineāru mācību plānu un tikai apguves līmenī balstītu Beiesa zināšanu atspoguļošanas secību piedāvātais prototips radīja mazāk priekšnosacījumu kļūdu, stabilāk apstrādāja zemas piepūles atbildes un labāk saglabāja SAT satura domēnu līdzsvaru. Bakalaura darbs sastāv no 61 lappusēm, 4 attēliem, 31 tabulām, 20 avotiem un 5 pielikumiem.
Keywords ADAPTĪVĀ MĀCĪŠANĀS, SAT MATH SAGATAVOŠANA, ZINĀŠANU IZSEKOŠANA, KOGNITĪVAIS MĀCĪŠANĀS PROFILS
Keywords in English ADAPTIVE LEARNING, SAT MATH PREPARATION, KNOWLEDGE TRACING, COGNITIVE LEARNING PROFILE
Language eng
Year 2026
Date and time of uploading 26.05.2026 15:14:04