On the use of case-based planning for e-learning personalization

This is the author’s version of a work that was accepted for publication in Expert Systems with Applications. Changes resulting from the publishing process, such as peer review, editing, corrections, structural formatting, and other quality control mechanisms may not be reflected in this document. Changes may have been made to this work since it was submitted for publication. A definitive version was subsequently published in Expert Systems with Applications, 60, 1-15, 2016. DOI:10.1016/j.eswa.2016.04.030In this paper we propose myPTutor, a general and effective approach which uses AI planning techniques to create fully tailored learning routes, as sequences of Learning Objects (LOs) that fit the pedagogical and students’ requirements. myPTutor has a potential applicability to support e-learning personalization by producing, and automatically solving, a planning model from (and to) e-learning standards in a vast number of real scenarios, from small to medium/large e-learning communities. Our experiments demonstrate that we can solve scenarios with large courses and a high number of students. Therefore, it is perfectly valid for schools, high schools and universities, especially if they already use Moodle, on top of which we have implemented myPTutor. It is also of practical significance for repairing unexpected discrepancies (while the students are executing their learning routes) by using a Case-Based Planning adaptation process that reduces the differences between the original and the new route, thus enhancing the learning process. © 2016 Elsevier Ltd. All rights reserved.This work has been partially funded by the Consolider AT project CSD2007-0022 INGENIO 2010 of the Spanish Ministry of Science and Innovation, the MICINN project TIN2011-27652-C03-01, the MINECO and FEDER project TIN2014-55637-C2-2-R, the Mexican National Council of Science and Technology, the Valencian Prometeo project II/2013/019 and the BW5053 research project of the Free University of Bozen-Bolzano.Garrido Tejero, A.; Morales, L.; Serina, I. (2016). On the use of case-based planning for e-learning personalization. Expert Systems with Applications. 60:1-15. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.04.030S1156

Advances in personalized web-based education

This book aims to provide important information about adaptivity in computer-based and/or web-based educational systems. In order to make the student modeling process clear, a literature review concerning student modeling techniques and approaches during the past decade is presented in a special chapter. A novel student modeling approach including fuzzy logic techniques is presented. Fuzzy logic is used to automatically model the learning or forgetting process of a student. The presented novel student model is responsible for tracking cognitive state transitions of learners with respect to their progress or non-progress. It maximizes the effectiveness of learning and contributes, significantly, to the adaptation of the learning process to the learning pace of each individual learner. Therefore the book provides important information to researchers, educators and software developers of computer-based educational software ranging from e-learning and mobile learning systems to educational games including stand alone educational applications and intelligent tutoring systems

An intelligent fuzzy-based emergency alert generation for persons with episodic memory decline problems

Many humans deal with problems that concern episodic memory decline. These problems can cause annoying, and sometimes, dangerous incidents, like failing to recall the name of a friend or forgetting to take a medicine or turn off the cooker. Concerning the above, this paper presents a fuzzy rule-based mechanism that generates emergency alerts when a dangerous situation is caused by an inconsistency in the human's actions in the home environment. In such a way, the system protects persons with episodic memory decline problems or lapses of attention from dangerous situations that may be caused by their memory disorder and allows them to complete an everyday activity. For the paper's needs the application of the presented mechanism is limited to the usage of a cooker. The system takes as input the time, the size and the content of the pot that is used to the cooker, calculates the degree of emergency and describes it using fuzzy sets and, finally, applies rules over the fuzzy sets to generate alert messages that notify the monitored person about the next action that s/he has to do in order to complete a particular activity. For the evaluation of the system, we have developed a simulation program that asks users to complete some activities during a specific time period. The system embeds the presented fuzzy rule-based mechanism and monitors the user's actions and generated alerts, which concern the usage of the stove burner. The simulation software was used by 15 users. Their reactions and opinions about the system's alerts and the assistance it offers, are positive. © 2021 - IOS Press. All rights reserved

Μοντελοποίηση των μεταβάσεων των γνωστικών καταστάσεων ενός μαθητευόμενου χρησιμοποιώντας τεχνικές ασαφούς λογικής για εξατομικευμένη μάθηση

In this Ph.D. thesis a novel approach of web-based education that performs individualized instruction, adapting the delivery of the knowledge domain to the individual learner’s learning needs and pace, is presented. It includes fuzzy logic techniques to represent the learner’s knowledge and cognitive state. The presented Intelligent Tutoring System includes a rule-based fuzzy logic mechanism for providing personalized tutoring to each learner and an innovative module, which is responsible for tracking cognitive state transitions of learners with respect to their progress or non-progress.The presented approach models either how learning progresses or how the student’s knowledge can be decreased. In particular, it performs user modeling by dynamically identifying and updating the student’s knowledge level for all the concepts of the domain knowledge. Its operation is based on Fuzzy Cognitive Maps (FCMs). They are used to represent the dependencies among the domain concepts. The presented student model uses fuzzy sets to represent the student’s knowledge level as a subset of the domain knowledge. Thus, it combines fuzzy theory with the overlay model. Moreover, it employs a novel inference mechanism that dynamically updates user stereotypes using fuzzy sets. This mechanism is triggered after any change of the student’s knowledge level of a domain concept. Then, it updates the student’s knowledge level of the concepts, which are related with the concept that the student has learnt or forgotten. The transition of a learner from one stereotype to another reveals her/his learning state each time. In particular, it reveals if a student learns or not, if s/he forgets and reasons these states.The presented novel approach was fully implemented and evaluated. Particularly, an original integrated environment for personalized e-training in programming and the programming language C, which is called ELaC, was developed. The specific knowledge domain was chosen due the fact that in the domain of computer programming there are many different programming languages and learners have a variety of different backgrounds and characteristics. Therefore, it is suitable for the implementation and evaluation of the thesis’ issue. ELaC incorporates the presented fuzzy student modeling approach. Thereby, recognizes when a new domain concept is completelyunknown to the learner, or when it is partly known due to the learner having previous related knowledge. Furthermore, it recognizes when a previously known domain concept has been completely or partly forgotten by the learner. This system was used by the students of a postgraduate program in the field of Informatics in the University of Piraeus, Greece, in order to learn how to program in the programming language C.For the evaluation of the fuzzy student model approach, two well-known and common-used evaluation methods were chosen: the Kirkpatrick’s model and the layered evaluation method. The results of the evaluation were very encouraging. They demonstrated that the system models the student’s cognitive state and adapts dynamically to her/his individual needs by scheduling the sequence of lessons instantly, allowing her/him to complete the e-training course at her/his own pace and according to her/his ability.It has to be noted that the presented novel combination of overlay model and stereotypes with fuzzy sets is significant as the students’ level of knowledge is represented in a more realistic way by automatically modeling the learning or forgetting process of a student with respect to the FCMs. The application of this approach is not limited to adaptive instruction, but it can also be used in other systems with changeable user states, such as e-shops, where consumers’ preferences change over the time and affect one another. Therefore, the particular approach constitutes a novel generic fuzzy tool, which offers dynamic adaptation to users’ needs and preferences of adaptive systems.Στη παρούσα διδακτορική διατριβή παρουσιάζεται μια καινοτόμος προσέγγιση της εξ’ αποστάσεως εκπαίδευσης, που επιτελεί εξατομικευμένη διδασκαλία, προσαρμόζοντας την παράδοση του γνωστικού αντικειμένου στις ανάγκες και τον ρυθμό μάθησης του κάθε εκπαιδευόμενου. Η προσέγγιση αυτή περιλαμβάνει τεχνικές ασαφούς λογικής για την αναπαράσταση του γνωστικού επιπέδου και της γνωστικής κατάστασης του εκπαιδευόμενου. Το παρουσιαζόμενο Ευφυές Διδακτικό Σύστημα περιλαμβάνει έναν μηχανισμό βασισμένο σε κανόνες ασαφούς λογικής για την παροχή εξατομικευμένης διδασκαλίας σε κάθε εκπαιδευόμενο, και μια καινοτόμο λειτουργική μονάδα, η οποία είναι υπεύθυνη για την παρακολούθηση των μεταβάσεων μεταξύ των γνωστικών καταστάσεων ενός εκπαιδευόμενου όσον αφορά στην πρόοδο ή μη του μαθητή. Η παρουσιαζόμενη προσέγγιση μοντελοποιεί τόσο την εξέλιξη της μάθησης όσο και την μείωση της γνώσης του εκπαιδευόμενου. Συγκεκριμένα, μοντελοποιεί τον εκπαιδευόμενο αναγνωρίζοντας και ενημερώνοντας δυναμικά το επίπεδο γνώσης του εκπαιδευόμενου για όλες τις επιμέρους έννοιες του γνωστικού αντικειμένου. Η λειτουργία της παρουσιαζόμενης προσέγγισης είναι βασισμένη στους Ασαφείς Γνωστικούς Χάρτες (Fuzzy Cognitive Maps – FCMs), οι οποίοι χρησιμοποιούνται για την αναπαράσταση των εξαρτήσεων μεταξύ των εννοιών του γνωστικού αντικειμένου. Το παρουσιαζόμενο μοντέλο μαθητή χρησιμοποιεί ασαφή σύνολα για την αναπαράσταση της γνώσης του εκπαιδευόμενου ως υποσύνολο του γνωστικού αντικειμένου. Επομένως, συνδυάζει την θεωρία της ασαφής λογικής (fuzzy logic) με το μοντέλο επικάλυψης (overlay model). Επίσης, διαθέτει ένα καινοτόμο μηχανισμό εξαγωγής συμπερασμάτων που ενημερώνει δυναμικά τα στερεότυπα των χρηστών χρησιμοποιώντας ασαφή σύνολα. Ο μηχανισμός αυτός ενεργοποιείται μετά από οποιαδήποτε μεταβολή του γνωστικού επιπέδου του εκπαιδευόμενου σε μια έννοια του γνωστικού αντικειμένου. Έπειτα, ενημερώνει το γνωστικό επίπεδο του εκπαιδευόμενου σε όλες τις επιμέρους έννοιες του γνωστικού αντικειμένου που σχετίζονται με την έννοια που ο εκπαιδευόμενος έμαθε ή ξέχασε. Η μετάβαση του εκπαιδευόμενου από το ένα στερεότυπο σε άλλο αποκαλύπτει την γνωστική του κατάσταση κάθε φορά. Συγκεκριμένα, αποκαλύπτει εάν ο εκπαιδευόμενος μαθαίνει ή όχι, εάν ξεχνάει και αιτιολογεί τις καταστάσεις αυτές.Η παρουσιαζόμενη καινοτόμος προσέγγιση υλοποιήθηκε, εφαρμόστηκε και αξιολογήθηκε πλήρως. Πιο συγκεκριμένα, αναπτύχθηκε ένα πρωτότυπο ολοκληρωμένο περιβάλλον, με το όνομα ELaC, για την εξατομικευμένη εξ’ αποστάσεως εκπαίδευση στον προγραμματισμό υπολογιστών και στην γλώσσα προγραμματισμού ‘C’. Επιλέχθηκε το συγκεκριμένο γνωστικό αντικείμενο λόγω του γεγονότος ότι στο πεδίο του προγραμματισμού ηλεκτρονικών υπολογιστών υπάρχουν πολλές διαφορετικές γλώσσες προγραμματισμού και οι εκπαιδευόμενοι έχουν ποικίλα διαφορετικά υπόβαθρα και χαρακτηριστικά. Ως εκ τούτου, το συγκεκριμένο γνωστικό αντικείμενο είναι κατάλληλο για την εφαρμογή και την αξιολόγηση του θέματος που διαπραγματεύεται η συγκεκριμένη διατριβή. Το ELaC ενσωματώνει την παρουσιαζόμενη προσέγγιση της ασαφής μοντελοποίησης του εκπαιδευομένου. Με αυτόν τον τρόπο, αναγνωρίζει πότε μια νέα έννοια του γνωστικού αντικειμένου είναι εντελώς άγνωστη στον εκπαιδευόμενο, ή πότε είναι εν μέρει γνωστή λόγω του γεγονότος ότι ο εκπαιδευόμενος έχει προηγούμενη σχετική γνώση. Επιπλέον, αναγνωρίζει πότε ο εκπαιδευόμενος ξεχνάει πλήρως ή εν μέρει μία έννοια που ήταν προηγουμένως γνωστή. To σύστημα ELaC χρησιμοποιήθηκε από τους φοιτητές ενός μεταπτυχιακού προγράμματος Πληροφορικής του Πανεπιστημίου Πειραιά, προκειμένου να μάθουν πως να προγραμματίζουν στη γλώσσα προγραμματισμού ‘C’.Για την αξιολόγηση την προσέγγιση της ασαφής μοντελοποίησης του εκπαιδευομένου, επιλέχθηκαν δύο γνωστές και ευρέως χρησιμοποιημένες μέθοδοι αξιολόγησης: το μοντέλο του Kirkpatrick και η πολυεπίπεδη μέθοδος αξιολόγησης (layered evaluation model). Τα αποτελέσματα της αξιολόγησης ήταν πολύ ενθαρρυντικά. Απέδειξαν ότι το σύστημα μοντελοποιεί τη γνωστική κατάσταση του μαθητή και προσαρμόζεται δυναμικά στις ατομικές ανάγκες του εκπαιδευόμενου προγραμματίζοντας τη σειρά των μαθημάτων στη στιγμή, επιτρέποντάς του να ολοκληρώσει την πορεία της ηλεκτρονικής κατάρτισης στο δικό του ρυθμό και σύμφωνα με τις δικές του ικανότητες.Πρέπει να σημειωθεί ότι παρουσιαζόμενος καινοτόμος συνδυασμός του μοντέλου επικάλυψης (overlay model) και των στερεοτύπων με τα ασαφή σύνολα είναι σημαντικός, καθώς το επίπεδο γνώσης των εκπαιδευόμενων αναπαρίσταται με ένα πιο ρεαλιστικό τρόπο, μοντελοποιώντας αυτόματα την διαδικασία της μάθησης ή της λήθης ενός εκπαιδευόμενου σε σχέση με τους ασαφείς Γνωστικούς Χάρτες (FCMs). Η εφαρμογή αυτής της προσέγγισης δεν περιορίζεται στη προσαρμοσμένη εκπαίδευση, αλλά μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί σε άλλα συστήματα με μεταβλητές καταστάσεις χρηστών, όπως είναι τα ηλεκτρονικά καταστήματα, όπου οι προτιμήσεις των καταναλωτών αλλάζουν με την πάροδο του χρόνου και επηρεάζουν η μία προτίμηση την άλλη. Συνεπώς, η συγκεκριμένη προσέγγιση αποτελεί ένα καινοτόμο γενικό εργαλείο ασαφής λογικής, το οποίο παρέχει δυναμική προσαρμογή στις ανάγκες και τις προτιμήσεις των χρηστών των προσαρμοστικών συστημάτω

A Fuzzy-Based Evaluation of E-Learning Acceptance and Effectiveness by Computer Science Students in Greece in the Period of COVID-19

In this paper, a fuzzy-based evaluation method is presented for the impact of e-learning on several aspects of the learning lives of academic students of Information and Communication Technologies (ICT) during the COVID-19 pandemic. Specifically, the academic year 2020–2021 was considered when a general lockdown was imposed in Greece and all courses were delivered exclusively through the web. The evaluation criteria are (i) e-learning acceptance, (ii) learning effectiveness, (iii) students’ engagement and (iv) socializing and interpersonal relationships in the educational community. The evaluation was conducted through questionnaires. Ninety two (92) undergraduate and postgraduate students and Ten (10) computer science in-structors of the department of Informatics of the University of Piraeus, Greece, participated in this survey. The questionnaire answers were analyzed using a fuzzy-based mechanism. Particularly, five fuzzy sets were used to describe the 5-point Likert scale answers to the questionnaires with linguistic values, and four other fuzzy sets were used for the description of the evaluation results concerning the four defined evaluation criteria. Moreover, 209 fuzzy rules were created to analyze and calculate the evaluation results per criterion, considering both the students’ answers (119 fuzzy rules) and the instructors’ answers (90 fuzzy rules) to the questionnaires. The gain of this approach is that the analysis of evaluation data with fuzzy rules imitates the human way of thinking and, thus, makes the process more explainable. The evaluation results showed a positive impact of e-learning on student confidence, self-discipline and active participation and a negative impact on student interpersonal relationships. The impact of e-learning on other learning issues was neutral

Learning Feedback Based on Dispositional Learning Analytics

The combination of trace data captured from technology-enhanced learning support systems, formative assessment data and learning disposition data based on self-report surveys, offers a very rich context for learning analytics applications. In previous research, we have demonstrated how such Dispositional Learning Analytics applications not only have great potential regarding predictive power, e.g. with the aim to promptly signal students at risk, but also provide both students and teacher with actionable feedback. The ability to link predictions, such as a risk for drop-out, with characterizations of learning dispositions, such as profiles of learning strategies, implies that the provision of learning feedback is not the end point, but can be extended to the design of learning interventions that address suboptimal learning dispositions. Building upon the case studies we developed in our previous research, we replicated the Dispositional Learning Analytics analyses in the most recent 17/18 cohort of students based on the learning processes of 1017 first-year students in a blended introductory quantitative course. We conclude that the outcomes of these analyses, such as boredom being an important learning emotion, planning and task management being crucial skills in the efficient use of digital learning tools, help both predict learning performance and design effective interventions