Learning Content and Software Evaluation and Personalisation Problems

The paper aims to analyse several scientific approaches how to evaluate, implement or choose learning content and software suitable for personalised users/learners needs. Learning objects metadata customisation method as well as the Method of multiple criteria evaluation and optimisation of learning software represented by the experts' additive utility function are analysed in more detail. The value of the experts' additive utility function depends on the learning software quality evaluation criteria, their ratings and weights. The Method is based on the software engineering Principle which claims that one should evaluate the learning software using the two different groups of quality evaluation criteria - `internal quality' criteria defining the general software quality aspects, and `quality in use' criteria defining software personalisation possibilities. The application of the Method and Principle for the evaluation and optimisation of learning software is innovative in technology enhanced learning theory and practice. Application of the method of the experts' (decision makers') subjectivity minimisation analysed in the paper is also a new aspect in technology enhanced learning science. All aforementioned approaches propose an efficient practical instrumentality how to evaluate, design or choose learning content and software suitable for personalised learners needs

Kokybės vertinimo metodų taikymas mokomiesiems scenarijams vertinti

The paper is aimed to analyse the problems of evaluation of quality of learning scenarios. Multiple criteria analysis principles are applied to form learning scenarios quality model. Several alternativesof learning scenarios that are widely used in Europe are analysed in the paper. These alternatives are evaluated with the help of the created quality model and application of triangular and trapezoidalfuzzy numbers methods. Research results show that both these methods are applicable in practice while evaluating quality of learning scenarios alternatives, and their application shows in principlesimilar results while comparing different alternatives of learning scenarios. Straipsnyje yra nagrinėjamos mokomųjų scenarijų (santr. MS) kokybės vertinimo problemos. MS kokybės modeliui suformuoti yra taikomi daugiakriterinių sprendimų analizės principai. Straipsnyje yra analizuojamos kelios Europoje plačiai naudojamos MS alternatyvos. Šios alternatyvos yra vertinamos remiantis sukurtu kokybės modeliu taikant trikampio ir trapecijos neraiškiųjų skaičių metodus. Tyrimo rezultatai rodo, kad abu metodaiyra taikytini praktikoje vertinant MS alternatyvų kokybę, o juos taikant įvairioms MS alternatyvoms lyginti gaunami iš principo tie patys rezultatai

Advances of Scientific Research on Technology Enhanced Learning in Social Networks and Mobile Contexts: Towards High Effective Educational Platforms for Next Generation Education

This editorial presents the latest advances of scientific Research on Technology enhanced learning in social networks and mobile contexts. It summarizes the key finding and promotes three main pillars for future scientific contribution to the domain namely: Enabling Technologies, Educational Strategies, and Next Generation Social Networks for Educational Purposes. It can serve as a position document for scientific debate fostering international collaboration and empirical research in the various aspects of the well-defined agenda. It can also serve as a reference edition for researchers interested in the adoption of Social Networks, in the Education Sector

New MCEQLS TFN method for evaluating quality and reusability of learning objects

The aim of the paper is to present a new simple to use and efficient MCEQLS (Multiple Criteria Evaluation of the Quality of Learning Software) TFN (Trapezoidal Fuzzy Numbers) method for the expert evaluation of the quality and reusability of learning objects (LOs). MCEQLS and TFN methods are analysed, improved, and practically applied to present the decision analysis process for selecting LOs suitable to reuse in different pedagogical situations and in different education systems. The research results are implemented in eQNet – a three-year strategic pan-European project focused on reusability of LOs. A novel method of consecutive application of Fuzzy Numbers theory to establish the weights of LOs quality criteria and MCEQLS approach to establish final evaluation results are explored in more detail. A number of multiple criteria decision analysis principles are applied to create a comprehensive quality model (criteria system) for evaluating the quality and reusability of LOs. Several practical examples of LOs evaluated against the proposed MCEQLS TFN method are presented in the paper. The research results have shown that the proposed method is quite objective, exact, simple to use, and efficient for selecting qualitative reusable LOs alternatives in the market

Digital library of educational resources and services: evaluation of components

The notions of digital library of educational resources and services (DLE) and its main components are presented in the article. DLE is considered here to be the aggregate of knowledge repositories and services organized as complex information system. The requirements and the framework for such system’s architecture design aimed to implement the approach based on the main DLE’s components’ reusability and learning customisation possibilities for its users are briefly presented in thearticle. The main components of such DLEs are learning objects (LOs, i.e. learning assets (LAs) and units of learning (UoLs)), their repositories, and appropriate services such as virtual learning environments (VLEs). The article aims to describe the original LOs evaluation instrument based on presented approach for DLE design as well as the original method for complex evaluation of VLEs compounding pedagogical, organizational and technical evaluation criteria. Homogeneous, simpleand clear criteria rating system is suggested for all main DLE components evaluation.Skaitmeninė mokymo(si) išteklių ir paslaugų biblioteka: sudedamųjų dalių vertinimasEugenijus Kurilovas SantraukaStraipsnyje pateikiamos skaitmeninės mokymo(si) išteklių ir paslaugų bibliotekos (toliau – biblioteka) ir jos pagrindinių sudedamųjų dalių sąvokos. Biblioteka čia suprantama kaip žinių saugyklų ir atitinkamų paslaugų visuma, suprojektuota kaip kompleksinė informacinė sistema. Straipsnyje trumpai aptariami reikalavimai ir tokių sistemų architektūros projektavimo karkasas, kurių tikslas yra: įgyvendinti mokslinį požiūrį į biblioteką, grindžiamą jos sudedamųjų dalių daugkartinio naudojimo bei naudotojų mokymo(si) individualizavimo galimybėmis. Pagrindinės tokios bibliotekos sudedamosios dalys yra mokymosi objektai (MO, t. y. mokymosi komponentai ir mokymosi vienetai), jų saugyklos ir atitinkamos paslaugos, tokios kaip virtualios mokymosi aplinkos. Straipsnyje aprašomas originalus MO vertinimo įrankis, grindžiamas pasiūlytu moksliniu požiūriu į bibliotekos architektūros projektą, taip pat originalus virtualių mokymosi aplinkų (VMA) kompleksinio vertinimo metodas, jungiantis pedagoginius, organizacinius ir techninius vertinimo kriterijus. Visoms pagrindinėms bibliotekos sudedamosioms dalims vertinti siūloma vienoda, paprasta ir aiški kriterijų rangavimo sistema

Dirbtiniai neuroniniai tinklai personalizuotam mokymuisi

The paper aims to suggest a method of using artificial neural for learning personalisation. Learning personalisation consists form learning style identification then linking it to learning activities and objects which correspond to learning style. But the problem is that learning style identified by questionnaire cannot guarantee adequacy and objectivity. In order to overcome this issue we can use artificial neural network which could analyse learner in learning activities and interactionwith learning objects and correct learning style and scenarios characteristics according to collected information.Darbo paskirtis yra aprašyti metodą, kurio pagalba būtų galima personalizuoti mokymosi procesą panaudojant dirbtinius neuroninius tinklus. Personalizavimas susideda iš mokymosi stiliaus [2] nustatymo klausimyno pagalba bei to stiliaus priskyrimo konkrečiai mokymosi veiklai (objektui, scenarijui). Tačiau lieka esminis klausimas ar teisingai yra nustatytas mokymosi stilius, nes klausimynas nėra labai efektyvus norint gauti tikslią ir išsamią informaciją apie mokinį, todėl yra poreikis turėti mechanizmą, leidžiantį realiu metu stebėti, analizuoti ir kaupti duomenis apie mokinio sąveiką su mokomąja aplinka ir tokiu būdu nuolat koreguoti ir tikslinti mokymosi stilius ir personalizuotus scenarijus (objektus, veiklas)

Matematikos mokomųjų veiklų tinkamumo besimokančiajam rodikliai

The paper aims to present an original probabilistic method to creating personalised learning activities and units. The method is based on evaluating learning components suitability to students needs according to their learning styles. In the paper, Felder–Silverman Learning Styles Model and Inquiry Based Learning method suitable to learn Math are used. Expert evaluation method based on Trapezoidal Fuzzy Numbers theory is applied in the research to obtain numerical values of suitability of IBL activities to students learning styles. Personalised learning units should consist of learning components (i.e. learning activities) that are optimal (i.e. the most suitable) to particular students according to their learning styles. Optimal means having the highest suitability index. In the paper, this original probabilistic method is applied to establish probabilistic suitability of IBL activities to particular students.Straipsnio tikslas yra sukurti ir pristatyti originalų tikimybinį metodą kurti personalizuotas mokymosi veiklas ir modulius. Metodas yra grindžiamas mokomųjų komponentų tinkamumo besimokantiesiems vertinimu pagal jų mokymosi stilius. Straipsnyje naudojami Felder–Silverman mokymosi stilių modelis ir tyrinėjimais grįsto mokymosi metodas, tinkami matematikos mokymuisi. Tam, kad gauti tyrinėjimais grįsto mokymosi veiklų tinkamumo besimokančiųjų mokymosi stiliams skaitines reikšmes, tyrime yra taikomas ekspertinio vertinimo metodas, grįstas trapecijos neraiškiųjų skaičių teorija. Personalizuoti mokymosi moduliai turi būti sudaryti iš mokymosi komponentų (pvz., mokomųjų veiklų), kurie yra optimalūs (t. y., labiausiai tinkami) konkretiems besimokantiesiems pagal jų mokymosi stilius. „Optimalūs“ reiškia „turintys aukščiausią tinkamumo rodiklį“. Straipsnyje šis originalus tikimybinis metodas yra taikomas tyrinėjimais grįsto mokymosi veiklų  tikimybiniam tinkamumui konkretiems besimokantiesiems nustatyti

Daugiakriterių sprendimų metodų taikymas mokomiesiems scenarijams optimizuoti

In the paper, learning scenarios (units) quality evaluation and optimisation problems are analysed. Learning scenarios optimisation is referred here as its personalisation according to learners needs. In the paper, comparative analysis of two popular optimisation methods based on Fuzzy numbers theory and Analytic Hierarchy Process is performed, aiming to measure what method is the most suitable to evaluate the quality of personalised learning scenarios. Learning scenarios quality is referred here as its suitability to learners needs. Research results show that Fuzzy numbers theorybased methods are more suitable to evaluate the quality of personalised learning scenarios.Straipsnyje yra nagrinėjamos mokomųjų scenarijų (modulių) kokybės vertinimo ir optimizavimo problemos. Mokomųjų scenarijų optimizavimas yra suprantamas kaip jų personalizavimas pagal besimokančiųjų poreikius. Straipsnyje atlikta dviejų populiarių optimizavimo metodų – neraiškiųjų skaičių ir analitinio hierarchinio proceso – lyginamoji analizė, siekiant nustatyti, kuris metodas yra tinkamesnis personalizuotų mokomųjų scenarijų kokybei vertinti. Mokomųjų scenarijų kokybė yra suprantama kaip mokomųjų scenarijų atitikimas besimokančiųjų poreikiams. Tyrimo rezultatai rodo, kad neraiškiųjų skaičių teorija grįsti metodai yra tinkamesni personalizuotų mokomųjų scenarijų kokybei vertinti

Matematikos mokymosi objektų daugkartinio panaudojamumo kokybės vertinimas eQNet projekte

The paper is aimed to analyse the application of several scientific approaches, methods, and principles for evaluation of quality of digital learning objects (LOs) for Mathematics subject. The authors analyse the following approaches to minimise subjectivity level in expert evaluation of LOs quality, namely: (1) principles of multiple criteria decision analysis for identification of quality criteria, (2) technological quality criteria classification principle, (3) fuzzy group decision making theory toobtain evaluation measures, (4) normalisation requirement for criteria weights, and (5) scalarisation method for LOs quality evaluation. The applied approaches have been used practically for evaluation of LOs while implementing European Lifelong Learning programme’s eQNet project in Lithuanian comprehensive schools in winter and spring 2010.Darbe siekiama išanalizuoti kelis mokslinius metodus ir taikymo principus skaitmeninių matematikos mokymosi objektų (MO) kokybei vertinti. Šie metodai taikomi, siekiant sumažinti ekspertų MO kokybės vertinimo subjektyvumo lygį. Darbe nagrinėjami šie metodai ir principai: (1) daugiakriterinio sprendimo analizės principai MO kokybės kriterijams identifikuoti, (2) technologinių kokybės vertinimo kriterijų klasifikavimo principas, (3) sprendimų priėmimo teorijos neraiškiųjų (angl.  fuzzy) elementų vertinimo priemonės, (4) kriterijų svorių normalizavimas, ir (5) skaliarizacijos metodas MO kokybės vertinimui. Taikomi metodai yra praktiškai naudojami MO kokybės vertinimui, įgyvendinant Europos mokymosi visą gyvenimą programos eQNet projektą Lietuvos bendrojo lavinimo mokyklose 2010 m. žiemą ir pavasarį

Mokymosi objektų vertinimo ir daugkartinio naudojimo tyrimas

The paper is aimed to analyse the learning objects quality evaluation model taking into account learning objects reusability principles. Multiple criteria analysis methods and quality evaluation criteria identification principles are used to create the learning objects quality evaluation model. The portrait of the sets of the learning objects reusability principles and the learning objects quality evaluation criteria is presented in the paper. This portrait shows the bilateral cohesion of theseprinciples and criteria. The presented learning objects quality evaluation model is usable in education institutions while selecting learning objects in the market or free-of-charge repositories.Straipsnio tikslas yra išanalizuoti mokymosi objektų kokybės vertinimo modelį atsižvelgus į mokymosi objektų daugkartinio panaudojamumo principus. Mokymosi objektų kokybės vertinimo modelio sudarymui yra panaudoti daugiakriterinių sprendimų analizės metodai ir kokybės vertinimo kriterijų sandaros principai. Straipsnyje yra pateiktas mokymosi objektų daugkartinio panaudojamumo principų ir mokymosi objektų kokybės vertinimo kriterijų aibių atvaizdavimas, rodantis šių principų ir kriterijų tarpusavio sąryšį. Pateikiamas mokymosi objektų kokybės vertinimo modelis yra tinkamas naudoti švietimo įstaigose atrenkant reikalingus mokymosi objektus rinkoje arba nemokamose saugyklose