このアイテムの引用には次の識別子を使用してください: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44687

完全メタデータレコード
DCフィールド言語
dc.contributor.authorХолод, Ігор
dc.contributor.authorМельникова, Наталія
dc.contributor.authorKholod, Ihor
dc.contributor.authorMelnykova, Nataliia
dc.date.accessioned2024-04-17T10:57:27Z-
dc.date.available2024-04-17T10:57:27Z-
dc.date.created2024-03-19
dc.date.issued2024-03-19
dc.date.submitted2023-12-27
dc.identifier.citationKholod 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.
dc.identifier.issn2522-4433
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44687-
dc.description.abstractВ 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
dc.description.abstractThe 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
dc.format.extent36-45
dc.language.isoen
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofВісник Тернопільського національного технічного університету, 1 (113), 2024
dc.relation.ispartofScientific Journal of the Ternopil National Technical University, 1 (113), 2024
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/app11020807
dc.relation.urihttps://doi.org/10.5220/0011126100003182
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1080/0960085X.2020.1797546
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1186/s40561-021-00181-8
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1186/s40537-022-00592-5
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.172
dc.relation.urihttps://doi.org/10.28945/5080
dc.subjectнавчальні курси
dc.subjectрекомендаційна система
dc.subjectгеймифікація
dc.subjectагент підбору
dc.subjecttraining courses
dc.subjectrecommendation
dc.subjectgamification
dc.subjectrecruitment agent
dc.titleDevelopment of learning content selection agent based on the progress of the participant for training courses with gamification
dc.title.alternativeРозроблення агента підбору навчального контенту на основі прогресу учасника для навчальних курсів з геймифікацією
dc.type
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages10
dc.subject.udc539.3
dc.relation.references1. 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
dc.relation.references2. 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
dc.relation.references3. 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
dc.relation.references4. 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
dc.relation.references5. 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
dc.relation.references6. 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
dc.relation.references7. 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
dc.relation.referencesen1. 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
dc.relation.referencesen2. 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
dc.relation.referencesen3. 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
dc.relation.referencesen4. 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
dc.relation.referencesen5. 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
dc.relation.referencesen6. 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
dc.relation.referencesen7. 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
dc.identifier.citationenKholod 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.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2024.01.046
dc.contributor.affiliationНаціональний університет «Львівська політехніка», Львів, Україна
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University, Lviv, Ukraine
dc.citation.journalTitleВісник Тернопільського національного технічного університету
dc.citation.volume113
dc.citation.issue1
dc.citation.spage36
dc.citation.epage45
出現コレクション:Вісник ТНТУ, 2024, № 1 (113)



このリポジトリに保管されているアイテムはすべて著作権により保護されています。