An adaptive learning model in smart learning environment

Предмет истраживања докторске дисертације је развој модела адаптивног електронског образовања адекватног за имплементацију у паметним образовним окружењима. Адаптивно електронско образовање реализује се кроз прилагођавање појединих елемента образовног процеса са унапред дефинисаним критеријумима. Циљ унапређења и побољшања традиционалног модела наставе је ефикаснији и ефективнији процес учења. Паметна образовна окружења, као што су паметне учионице, развијају код студента знања и вештине на ефикаснији начин него у конвенционалним окружењу. Предложени модел адаптивног учења реализује се у окружењу паметне учионице и примењује концепт амбијенталне интелигенције за спровођење адаптације учења. Овакав приступ омогућава детекцију студента у окружењу паметне учионице и генерише одговарајући одзив паметне учионице према студенту, на основу унапред дефинисаног критеријума. Модел је флексибилан по питању примене различитих критеријума адаптације, као што су мотивација, стил учења, когнитивно оптерећење студента, умор, физички параметри окружења и други. Модел користи предности паметних образовних окружења за прикупљање релевантних информација из окружења у коме студент учи. Посебан акценат модел ставља на дефинисање стратегијa учења које се додељују студенту према критеријуму адаптације. Као критеријуми адаптације у дисертацији коришћени су умор студената као последица њихових дневних академских активности, односно параметар динамичког коефицијента окружења, који зависи од физичких услова у којима студент усваја наставне садржаје. Модел је имплементиран и тестиран у настави на Високој ИЦТ школи, и евалуиран кроз активности студента у току учења као и кроз знања и вештине којима студент овладава у току учења.The subject of the doctoral dissertation is the development of a model of adaptive e-learning adequate for implementation in smart educational environments. Adaptive e-learning is realized through the adaptation of certain elements of the educational process with predefined criteria. The goal of enhancing and improving the traditional teaching model is a more efficient and effective learning process. Smart educational environments, such as smart classrooms, develop students' knowledge and skills in a more efficient way than in conventional learning environment. The proposed adaptive learning model was implemented in a smart classroom environment by applying the concept of ambient intelligence to achieve learning adaptation. This approach enables detecting a student in a smart classroom environment and generates an appropriate smart classroom response to the student, based on a predefined criterion. The model can use different adaptation criteria, such as motivation, learning style, student cognitive load, fatigue, physical environment parameters and others. The model benefits from smart educational environments to gather relevant information of the student’s learning environment. The model focuses on defining the learning strategies assigned to a student according to the adaptation criteria. Students' fatigue as a consequence of their daily academic activities, together with a parameter of the dynamic environment coefficient, which depends on the physical conditions in which the student adopts learning contents were used as adaptation criteria in the dissertation. The model was implemented and tested in a teaching process at the ICT College in Belgrade, and evaluated through the student's activities while learning, as well as through the vii knowledge and skills the student acquired during learning