Mobile collaborative language learning: State of the art

This paper presents a review of mobile collaborative language learning studies published in 2012–16 with the aim to improve understanding of how mobile technologies have been used to support collaborative learning among second and foreign language students. We identify affordances, general pedagogical approaches, second- and foreign-language pedagogical approaches, second language acquisition (SLA) principles and affective designs. The results indicate that affordances such as flexible use, continuity of use, timely feedback, personalisation, socialisation, self-evaluation, active participation, peer coaching, sources of inspiration outdoors and cultural authenticity have been emphasised. These affordances were found to be particularly suited to promote social constructivism, which is often sustained by game-based, task based and seamless learning. In terms of second and foreign language pedagogical approaches, the combination of individualised and collaborative learning prevails, along with task based, situated and communicative language learning, and raising orthographic awareness. Among SLA principles, negotiation of meaning and opportunities for feedback are highlighted. Affective aspects include increases in motivation, engagement and enjoyment, mutual encouragement, reduction in nervousness and embarrassment, and a few negative reports of risk of distraction, safety concerns, feelings of uncertainty and technical problems. The reviewed studies present a convincing case for the benefits of collaboration in mobile language learning

Path-Based Recommender System for Learning Activities Using Knowledge Graphs

Recommender systems can offer a fertile ground in e-learning software, since they can assist users by presenting them with learning material in which they can be more interested, based on their preferences. To this end, in this paper, we present a new method for a knowledge-graph-based, path-based recommender system for learning activities. The suggested approach makes better learning activity recommendations by using connections between people and/or products. By pre-defining meta-paths or automatically mining connective patterns, our method uses the student-learning activity graph to find path-level commonalities for learning activities. The path-based approach can provide an explanation for the result as well. Our methodology is used in an intelligent tutoring system with Java programming as the domain being taught. The system keeps track of user behavior and can recommend learning activities to students using a knowledge-graph-based recommender system. Numerous metadata, such as kind, complexity, and number of questions, are used to describe each activity. The system has been evaluated with promising results that highlight the effectiveness of the path-based recommendations for learning activities, while preserving the pedagogical affordance

Information Theoretic Clustering for an Intelligent Multilingual Tutoring System

People working as groups, collaborating, rather than people working individually, has unquestionably helped them develop and make accomplishments beyond our imagination. It is quite common to believe that human beings have an inner need to act as social beings. In computer science and particularly in intelligent tutoring systems, the related scientific literature enhances the conviction that even in learning, humans as students may improve the way they learn when working in groups and being in clusters. In this paper we present the information theoretic clustering built up in the context of student collaboration. Collaborative student groups are created with respect to the corresponding user models

Εξατομικευμένη διδασκαλία και συναισθηματική αλληλεπίδραση ανθρώπου-υπολογιστή για την εκμάθηση ξένων γλωσσών σε λογισμικό με χαρακτηριστικά κοινωνικού δικτύου

This Ph.D. Dissertation presents a novel approach of web-based tutoring, offering personalization to students’ needs. The implemented intelligent tutoring system, called POLYGLOT, incorporates social media characteristics in the user interface of the learning environment. These features include posting on a wall, tagging a classmate, instant and asynchronous text messaging, reaction buttons (liking and disliking) on questions and declaring the affective state. Also, POLYGLOT offers an authoring tool to the instructors in order to change the learning content and observe students’ performance. Given that POLYGLOT’s learning content concerns the tutoring of foreign languages, namely English and French grammatical concepts, it uses the Stephen Krashen's Theory of Second Language Acquisition, consisting of five hypotheses: the Acquisition-Learning hypothesis, the Monitor hypothesis, the Input hypothesis, the Natural Order hypothesis and the Affective Filter hypothesis. As such, POLYGLOT’s tutoring coincides fully with the aforementioned theory in terms of the way of instruction, means of collaboration, time constraints in learning, holding students’ records, logical gradation of learning concepts and response on negative affective state (frustration) in the form of motivational messages. To the direction of individualized instruction, POLYGLOT’s student model automatically detects the learning style of students. The students’ learning styles are based on the Felder and Silverman model and POLYGLOT classifies students as active or reflective, and sequential or global. Active learners prefer to communicate with their peers and to learn by working with a classmate so that they can discuss about the taught material. In contrast, reflective learners prefer to work alone. Sequential learners prefer to learn progressively and incrementally, having a linear tutoring progress. On the other side, global learners prefer to navigate through the learning material from chapter to chapter randomly. The automatic detection of students’ learning style is conducted by a supervised machine learning algorithm, namely the k-nearest neighbors algorithm, which takes as input several students’ features, such as their age, gender, educational level, computer knowledge level, number of languages spoken and their grade on preliminary test. Furthermore, the presented student model incorporates an error detection and diagnosis mechanism which combined two algorithmic techniques into a hybrid approach in order to infer the reason of students’ misconceptions. The first technique is the approximate string matching which finds approximate substring matching a pattern and diagnoses misconceptions such as accidental slips, pronoun mistakes, spelling mistakes and verb tense mistakes. The second technique is the string meaning similarity which diagnoses misconceptions owing to language transfer interference. Moreover, POLYGLOT employs a model for collaboration between students. This model recommends win-win collaboration between students. The recommendation for collaboration concerns two situations. In the first situation, the recommendation for collaboration concerns two students having complementary knowledge, namely student 1 has a high knowledge level on concept A but poor knowledge level on concept B and student 2 has a high knowledge level on concept B but poor knowledge level on concept A. In the second situation, student 1 conducts misconception A but not B while student 2 conducts misconception B but not A. This rationale can enhance students in the learning process and ameliorate the degrees of knowledge acquisition and knowledge restitution. In POLYGLOT, students can declare their affective state among “happy”, “frustrated” and “neutral”. However, their interaction with the tutoring system, i.e. experiencing difficulty in a test or receiving a bad grade, can be a blockage of their goal and as such the reason of feeling a negative emotion, such as frustration. POLYGLOT can detect students’ frustration by using the linear regression model. The relationships are modeled using linear predictor functions whose unknown model parameters are estimated from the data. Finally, the POLYGLOT’s response on frustration is the delivery of motivational messages based on the attribution theory, involving a three-stage process underlying that behavior must be observed/perceived, must be determined to be intentional and is attributed to internal or external causes. With the use of motivational messages, the students are assisted in the educational process and are not willing to quit learning. All the aforementioned approaches are fully implemented and POLYGLOT is evaluated. The system was used by students of a private school of foreign languages in Athens in order to learn the grammatical concepts in both foreign languages. For the evaluation of all the modules of POLYGLOT, the Kirkpatrick's Four-Level Evaluation Model was used. The results of the evaluation were very encouraging. They demonstrated that the system effectively adapts the learning process to the students’ learning style while assisting them by diagnosing their misconceptions, recommending win-win collaborations, detecting their frustration and responding to this negative emotion.H παρούσα διδακτορική διατριβή παρουσιάζει μία καινοτόμο προσέγγιση διαδικτυακής και εξ αποστάσεως εκπαίδευσης, προσφέροντας εξατομίκευση στις ανάγκες των μαθητών. Το υλοποιημένο ευφυές σύστημα διδασκαλίας, που ονομάζεται POLYGLOT, ενσωματώνει χαρακτηριστικά κοινωνικών δικτύων στο εκπαιδευτικό περιβάλλον διεπαφής. Αυτά τα χαρακτηριστικά περιλαμβάνουν την ανάρτηση σε «τοίχο», αναφορά ονόματος χρήστη στον «τοίχο» με χρήση ετικέτας, σύγχρονη και ασύγχρονη επικοινωνία με χρήση κειμένου, κουμπιά αντίδρασης («Μου αρέσει», «Δε μου αρέσει») σε ερωτήσεις και δήλωση συναισθηματικής κατάστασης. Επιπλέον, το σύστημα POLYGLOT προσφέρει και ένα εργαλείο συγγραφής με το οποίο οι διδάσκοντες μπορούν να αλλάζουν το εκπαιδευτικό υλικό και να ελέγχουν την πρόοδο των μαθητών. Δεδομένου ότι το πεδίο γνώσης του συστήματος POLYGLOT είναι η εκμάθηση γραμματικών φαινομένων στην Αγγλική και Γαλλική γλώσσα, χρησιμοποιείται η θεωρία απόκτησης δεύτερης γλώσσας του Stephen Krashen, η οποία αποτελείται από τις ακόλουθες υποθέσεις: Υπόθεση Απόκτησης-Εκμάθησης, Υπόθεση Επίβλεψης, Υπόθεση Δεδομένων Εισόδου, Υπόθεση Φυσικής Πορείας και η Υπόθεση Συναισθηματικού Φίλτρου. Έτσι, η εκμάθηση μέσω του συστήματος POLYGLOT συμβαδίζει πλήρως με την προαναφερθείσα θεωρία αναφορικά με τον τρόπο διδασκαλίας, τον τρόπο συνεργασίας, τους χρονικούς περιορισμούς στην εκμάθηση, την διατήρηση αρχείων μαθητών, την λογική διαβάθμιση των εννοιών διδασκαλίας και την αντίδραση στην απογοήτευση των μαθητών με τη μορφή ενθαρρυντικών μηνυμάτων.Προς την κατεύθυνση της εξατομικευμένης διδασκαλίας, το σύστημα POLYGLOT αυτόματα αναγνωρίζει την προτίμηση τρόπου μάθησης των σπουδαστών. Η προτίμηση του τρόπου μάθησης των σπουδαστών βασίζεται στο μοντέλο Felder-Silverman και το σύστημα POLYGLOT κατατάσσει τους μαθητές ως ενεργητικούς ή στοχαστικούς και ακολουθιακούς ή ολιστικούς. Οι ενεργητικοί μαθητές προτιμούν να επικοινωνούν με τους συμμαθητές του και να μαθαίνουν μέσα από τη συνεργασία με κάποιο συμμαθητή ώστε να συζητούν για το υλικό διδασκαλίας. Εν αντιθέσει, οι στοχαστικοί μαθητές προτιμούν να μη συνεργάζονται και να διαβάζουν μόνοι τους. Οι ακολουθιακοί χρήστες προτιμούν να διαβάζουν μόνοι. Οι ακολουθιακοί μαθητές προτιμούν να διαβάζουν σταδιακά και προοδευτικά, έχοντας μια γραμμική πορεία εκμάθησης. Από την άλλη πλευρά, οι ολιστικοί μαθητές προτιμούν να πλοηγούνται στο υλικό διδασκαλίας από κεφάλαιο σε κεφάλαιο με τυχαίο τρόπο. Η αυτόματη αναγνώριση της προτίμησης του τρόπου μάθησής τους γίνεται με τη χρήση ενός αλγορίθμου επιτηρούμενης μάθησης, του αλγορίθμου πλησιέστερου γείτονα, ο οποίος λαμβάνει σαν είσοδο χαρακτηριστικά χρηστών, όπως η ηλικία του, το φύλο τους, το μορφωτικό τους επίπεδο, το επίπεδο γνώσης υπολογιστών, τις γλώσσες που ομιλούν και το βαθμό τους σε ένα προκαταρκτικό διαγώνισμα. Επιπρόσθετα, το παρουσιαζόμενο μοντέλο μαθητή ενσωματώνει ένα μηχανισμό εντοπισμού και διάγνωσης λαθών, το οποίο συνδυάζει δύο αλγοριθμικές προσεγγίσεις σε ένα υβριδικό μοντέλο με σκοπό να βρει την αιτία των λαθών των μαθητών. Η πρώτη τεχνική είναι η κατά προσέγγιση αντιπαραβολή συμβολοσειρών η οποία βρίσκει προσεγγιστικά υποσυμβολοσειρές που ταιριάζουν με κάποιο μοτίβο και διαγιγνώσκει λάθη, όπως λάθη απροσεξίας, λάθη στην αντωνυμία, λάθη ορθογραφίας και λάθη στους χρόνους των ρημάτων. Η δεύτερη τεχνική είναι η σήμανση ομοιότητας συμβολοσειρών, η οποία διαγιγνώσκει λάθη που οφείλονται στη χρήση γνώσης από μία γλώσσα στην άλλη. Επίσης, το σύστημα POLYGLOT ενσωματώνει ένα μοντέλο για τη συνεργασία των μαθητών, η οποία θα είναι ωφέλιμη και για τις δύο πλευρές. Πιο συγκεκριμένα, η πρόταση για συνεργασία αφορά δύο περιπτώσεις. Στην πρώτη περίπτωση, το σύστημα προτείνει συνεργασία μεταξύ δύο μαθητών που έχουν συμπληρωματική γνώση, δηλαδή αν ο μαθητής 1 έχει υψηλή γνώση στο αντικείμενο Α και χαμηλή γνώση στο αντικείμενο Β θα του προταθεί συνεργασία με το μαθητή 2 που έχει υψηλή γνώση στο αντικείμενο Β και χαμηλή γνώση στο αντικείμενο Α. Αντίστοιχα, στη δεύτερη περίπτωση προτείνεται συνεργασία βάσει λαθών, δηλαδή μεταξύ μαθητών εκ των οποίων ο μαθητής 1 κάνει λάθη της κατηγορίας Α αλλά όχι λάθη της κατηγορίας Β και ο μαθητής 2 κάνει λάθη της κατηγορίας αλλά όχι λάθη της κατηγορίας Α. Αυτή η λογική μπορεί να βοηθήσει τους μαθητές στην εκπαιδευτική διαδικασία και να βελτιώσει τους βαθμούς απόκτησης και αποκατάστασης γνώσης. Στο σύστημα POLYGLOT, οι μαθητές έχουν τη δυνατότητα να δηλώσουν τη συναισθηματική τους κατάσταση μεταξύ των «Χαρούμενος», «Απογοητευμένος» και «Ουδέτερος». Παρ’ όλα αυτά, η αλληλεπίδραση με το σύστημα, δηλαδή η αντιμετώπιση δυσκολιών σε διαγώνισμα ή ένας κακός βαθμός, μπορεί να αποτελέσει εμπόδιο στην επίτευξη των στόχων του, το οποίο με τη σειρά του προκαλεί το αρνητικό συναίσθημα της απογοήτευσης. Το σύστημα POLYGLOT μπορεί να εντοπίσει την απογοήτευση του μαθητή, χρησιμοποιώντας το μοντέλο γραμμικής παλινδρόμησης. Οι σχέσεις μοντελοποιούνται χρησιμοποιώντας λειτουργίες γραμμικής πρόβλεψης των οποίων οι άγνωστες παράμετροι του μοντέλου υπολογίζονται από τα δεδομένα. Τελικώς, η αντίδραση του συστήματος POLYGLOT στην απογοήτευση των μαθητών είναι η προβολή ενθαρρυντικών μηνυμάτων, βασισμένων στη θεωρία απόδοσης ενθαρρυντικών μηνυμάτων (θεωρία απόδοσης αιτιών), η οποία περιλαμβάνει τρία στάδια και υπογραμμίζει ότι η συμπεριφορά πρέπει να παρατηρείται, πρέπει να καθορίζεται ως σκόπιμη και να αποδίδεται σε εσωτερικές ή εξωτερικές αιτίες. Με τη χρήση των ενθαρρυντικών μηνυμάτων, οι μαθητές βοηθούνται κατά την εκπαιδευτική διαδικασία και αποθαρρύνονται από τη διακοπή της μελέτης. Όλες οι προαναφερθείσες προσεγγίσεις έχουν υλοποιηθεί, εφαρμοστεί και αξιολογηθεί πλήρως. Το σύστημα POLYGLOT χρησιμοποιήθηκε από τους μαθητές ενός φροντιστηρίου ξένων γλωσσών στην Αθήνα, προκειμένου να διδαχθούν τα γραμματικά φαινόμενα και στις δύο γλώσσες. Για την αξιολόγηση όλων των λειτουργιών του συστήματος POLYGLOT, χρησιμοποιήθηκε το μοντέλο τεσσάρων επιπέδων του Kirkpatrick. Τα αποτελέσματα της αξιολόγησης ήταν πολύ ενθαρρυντικά. Απέδειξαν ότι το σύστημα αποτελεσματικά προσαρμόζει την εκπαιδευτική διαδικασία στην προτίμηση του τρόπου μάθησης των σπουδαστών, καθώς επίσης τους βοηθάει στη διάγνωση των λαθών τους, προτείνει συνεργασίες ωφέλιμες και για τους δύο μαθητές, εντοπίζει την απογοήτευσή τους και απαντά σε αυτή

Enriching Mobile Learning Software with Interactive Activities and Motivational Feedback for Advancing Users’ High-Level Cognitive Skills

Mobile learning is a promising form of digital education to access learning content through modern handheld devices. Through mobile learning, students can learn using smartphones, connected to the Internet, without having restrictions posed by time and place. However, such environments should be enriched with sophisticated techniques so that the learners can achieve their learning goals and have an optimized learning experience. To this direction, in this paper, presents a mobile learning software which delivers interactive activities and motivational feedback to learners with the aim of advancing their higher level cognitive skills. In more detail, the mobile application employs two theories, namely Bloom’s taxonomy and the taxonomy of intrinsic motivations by Malone and Lepper. Bloom’s taxonomy is used for the design of interactive activities that belong to varying levels of complexity, i.e., remembering, understanding, applying, analyzing, evaluating, and creating. Concerning motivational feedback, the taxonomy of intrinsic motivations by Malone and Lepper is used, which identifies four major factors, namely challenge, curiosity, control, and fantasy, and renders the learning environment intrinsically motivating. As a testbed for our research, the presented mobile learning system was designed for the teaching of a primary school course; however, the incorporated taxonomies could be adapted to the tutoring of any course. The mobile application was evaluated by school students with very promising results

A Cognitive Diagnostic Module Based on the Repair Theory for a Personalized User Experience in E-Learning Software

This paper presents a novel cognitive diagnostic module which is incorporated in e-learning software for the tutoring of the markup language HTML. The system is responsible for detecting the learners’ cognitive bugs and delivering personalized guidance. The novelty of this approach is that it is based on the Repair theory that incorporates additional features, such as student negligence and test completion times, in its diagnostic mechanism; also, it employs a recommender module that suggests students optimal learning paths based on their misconceptions using descriptive test feedback and adaptability of learning content. Considering the Repair theory, the diagnostic mechanism uses a library of error correction rules to explain the cause of errors observed by the student during the assessment. This library covers common errors, creating a hypothesis space in that way. Therefore, the test items are expanded, so that they belong to the hypothesis space. Both the system and the cognitive diagnostic tool were evaluated with promising results, showing that they offer a personalized experience to learners

Comparative Evaluation of Algorithms for Sentiment Analysis over Social Networking Services

Twitter is a highly popular social networking service and a web-based communication platform with million users exchanging daily public messages, namely tweets, expressing their opinion and feelings towards various issues. Twitter represents one of the largest and most dynamic datasets for data mining and sentiment analysis. Therefore, Twitter Sentiment Analysis constitutes a prominent and an active research area with significant applications in industry and academia. The purpose of this paper is to provide a guideline for the decision of optimal algorithms for sentiment analysis services. In this context, five well-known learning-based classifiers (Naive Bayes, Support Vector Machine, k-Nearest Neighbor, Logistic Regression and C4.5) and a lexicon-based approach (SentiStrength) have been evaluated based on confusion matrices, using three different datasets (OMD, HCR and STS-Gold) and two test models (percentage split and cross validation). The results demonstrate the superiority of Naive Bayes and Support Vector Machine regardless of datasets and test methods