Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44687

Назва: Development of learning content selection agent based on the progress of the participant for training courses with gamification
Інші назви: Розроблення агента підбору навчального контенту на основі прогресу учасника для навчальних курсів з геймифікацією
Автори: Холод, Ігор
Мельникова, Наталія
Kholod, Ihor
Melnykova, Nataliia
Приналежність: Національний університет «Львівська політехніка», Львів, Україна
Lviv Polytechnic National University, Lviv, Ukraine
Бібліографічний опис: Kholod I. Development of learning content selection agent based on the progress of the participant for training courses with gamification / Ihor Kholod, Nataliia Melnykova // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2024. — Vol 113. — No 1. — P. 36–45.
Bibliographic description: Kholod I., Melnykova N. (2024) Development of learning content selection agent based on the progress of the participant for training courses with gamification. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 113, no 1, pp. 36-45.
Є частиною видання: Вісник Тернопільського національного технічного університету, 1 (113), 2024
Scientific Journal of the Ternopil National Technical University, 1 (113), 2024
Журнал/збірник: Вісник Тернопільського національного технічного університету
Випуск/№ : 1
Том: 113
Дата публікації: 19-бер-2024
Дата подання: 27-гру-2023
Дата внесення: 17-кві-2024
Видавництво: ТНТУ
TNTU
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2024.01.046
УДК: 539.3
Теми: навчальні курси
рекомендаційна система
геймифікація
агент підбору
training courses
recommendation
gamification
recruitment agent
Кількість сторінок: 10
Діапазон сторінок: 36-45
Початкова сторінка: 36
Кінцева сторінка: 45
Короткий огляд (реферат): В сучасному світі зростає популярність навчання з використанням геймифікації. Однак добре спроектований ігровий контент може стати невдалим, якщо він не відповідає потребам учасників навчання. Відтак, ключовим фактором успіху таких курсів є здатність до ефективного використання даних про прогрес учасників та відповідність навчального контенту їхнім потребам. Одним із основних завдань роботи є розроблення агента підбору навчального контенту на основі прогресу учасника для навчальних курсів з геймифікацією. Для досягнення цієї мети використано різні методи, такі, як збір та аналіз даних про прогрес учасників, проектування ігрового контенту, а також машинне навчання для підвищення точності рекомендацій. Обґрунтування вибору цієї теми полягає в тому, що ефективний агент підбору навчального контенту може допомогти підвищити мотивацію та результативність учасників навчання, що, в свою чергу, може призвести до більшої успішності курсу в цілому. Мета роботи полягає в розробленні та впровадженні агента підбору навчального контенту на основі прогресу учасника для навчальних курсів з геймифікацією для підвищення результативності навчальних курсів. Об’єкт дослідження – процес підбору на навчальні курси на основі прогресу учасника з використанням геймифікації. Предмет дослідження – ефективність і точність роботи агента, а також його вплив на результативність учасників курсу. Методами дослідження є рекомендаційні алгоритми на основі подібності. Новизною дослідження є навчальне середовище з упровадженою рекомендаційною системою та елементами геймифікації. Практична цінність полягає у тому, що зі зростанням популярності віддаленого та самостійного навчання, зростає необхідність у якісних навчальних середовищах, що допоможуть користувачам самостійно вивчати необхідний і актуальний для них матеріал
The work involved research, development and implementation of an educational content selection agent with gamification elements. Achieving the goal is due to the study of methods of selecting educational content based on the progress of the participant, as well as various approaches to the gamification of the process. According to the results of the study, the agent for selecting educational con tent is implemented. Approbation of the agent's work was carried out by introducing it into the developed learning environment
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44687
ISSN: 2522-4433
Власник авторського права: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
URL-посилання пов’язаного матеріалу: https://doi.org/10.3390/app11020807
https://doi.org/10.5220/0011126100003182
https://doi.org/10.1080/0960085X.2020.1797546
https://doi.org/10.1186/s40561-021-00181-8
https://doi.org/10.1186/s40537-022-00592-5
https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.172
https://doi.org/10.28945/5080
Перелік літератури: 1. Tobarra L., Utrilla A., Robles-Gómez A., Pastor-Vargas R., Hernández R. A cloud game-based educative platform architecture: The cyberscratch project. Appl. Sci. 11 (2). 2021. P. 1–22. https://doi.org/10.3390/app11020807
2. Bennacer I., Venant R., Iksal S. A Self-assessment Tool for Teachers to Improve Their LMS Skills based on Teaching Analytics. In International Conference on Computer Supported Education, CSEDU – Proceedings. Vol. 1. 2022. P. 575–586. https://doi.org/10.5220/0011126100003182
3. Dincelli E., Chengalur-Smith I. Choose your own training adventure: designing a gamified SETA artefact for improving information security and privacy through interactive storytelling. Eur. J. Inf. Syst. 29 (6). 2020. P. 669–687. https://doi.org/10.1080/0960085X.2020.1797546
4. Kamalodeen V. J., Ramsawak-Jodha N., Figaro-Henry S., Jaggernauth S. J., Dedovets Z. Designing gamification for geometry in elementary schools: insights from the designers. Smart Learn. Environ. 8 (1) 2021. https://doi.org/10.1186/s40561-021-00181-8
5. Roy D., Dutta M. A systematic review and research perspective on recommender systems. J Big Data. 9 (1). 2022. P. 1–36. https://doi.org/10.1186/s40537-022-00592-5
6. Wirani Y., Nabarian T., Romadhon M. S. Evaluation of continued use on Kahoot! As a gamification-based learning platform from the perspective of Indonesia students. In Procedia Comput. Sci. Vol. 197. 2021. P. 545–556. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.172
7. R. Roslan, A. F. M. Ayub, N. Ghazali, N. N. Zulkifli, S. N. H. M. Latip, і S. S. A. Hanifah Investigating factors that affect the continuance use intention among the higher education institutions’ learners towards a gamified M-learning Application. J. Inf. Technol. Educ. Res. Vol. 22. 2023. P. 97–128. https://doi.org/10.28945/5080
References: 1. Tobarra L., Utrilla A., Robles-Gómez A., Pastor-Vargas R., Hernández R. A cloud game-based educative platform architecture: The cyberscratch project. Appl. Sci. 11 (2). 2021. P. 1–22. https://doi.org/10.3390/app11020807
2. Bennacer I., Venant R., Iksal S. A Self-assessment Tool for Teachers to Improve Their LMS Skills based on Teaching Analytics. In International Conference on Computer Supported Education, CSEDU – Proceedings. Vol. 1. 2022. P. 575–586. https://doi.org/10.5220/0011126100003182
3. Dincelli E., Chengalur-Smith I. Choose your own training adventure: designing a gamified SETA artefact for improving information security and privacy through interactive storytelling. Eur. J. Inf. Syst. 29 (6). 2020. P. 669–687. https://doi.org/10.1080/0960085X.2020.1797546
4. Kamalodeen V. J., Ramsawak-Jodha N., Figaro-Henry S., Jaggernauth S. J., Dedovets Z. Designing gamification for geometry in elementary schools: insights from the designers. Smart Learn. Environ. 8 (1) 2021. https://doi.org/10.1186/s40561-021-00181-8
5. Roy D., Dutta M. A systematic review and research perspective on recommender systems. J Big Data. 9 (1). 2022. P. 1–36. https://doi.org/10.1186/s40537-022-00592-5
6. Wirani Y., Nabarian T., Romadhon M. S. Evaluation of continued use on Kahoot! As a gamification-based learning platform from the perspective of Indonesia students. In Procedia Comput. Sci. Vol. 197. 2021. P. 545–556. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.172
7. R. Roslan, A. F. M. Ayub, N. Ghazali, N. N. Zulkifli, S. N. H. M. Latip, і S. S. A. Hanifah Investigating factors that affect the continuance use intention among the higher education institutions’ learners towards a gamified M-learning Application. J. Inf. Technol. Educ. Res. Vol. 22. 2023. P. 97–128. https://doi.org/10.28945/5080
Тип вмісту: 
Розташовується у зібраннях:Вісник ТНТУ, 2024, № 1 (113)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.