| dc.contributor.author | Kurilova, Julija | |
| dc.contributor.author | Kurilov, Jevgenij | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-18T16:46:48Z | |
| dc.date.available | 2023-09-18T16:46:48Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.identifier.issn | 0132-2818 | |
| dc.identifier.uri | https://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/116575 | |
| dc.description.abstract | 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. | lit |
| dc.description.abstract | 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. | eng |
| dc.format | PDF | |
| dc.format.extent | p. 55-59 | |
| dc.format.medium | tekstas / txt | |
| dc.language.iso | lit | |
| dc.rights | Laisvai prieinamas internete | |
| dc.source.uri | https://doi.org/10.15388/LMR.B.2016.10 | |
| dc.source.uri | https://talpykla.elaba.lt/elaba-fedora/objects/elaba:19711172/datastreams/MAIN/content | |
| dc.subject | IK01 - Informacinės technologijos, ontologinės ir telematikos sistemos / Information technologies, ontological and telematic systems | |
| dc.title | Daugiakriterių sprendimų metodų taikymas mokomiesiems scenarijams optimizuoti | |
| dc.title.alternative | Application of multiple criteria decision methods to optimise learning scenarios | |
| dc.type | Straipsnis kitame recenzuotame leidinyje / Article in other peer-reviewed source | |
| dcterms.accessRights | Prieiga prie žurnale skelbtų straipsnių teikiama remiantis Kūrybinių bendrijų licencija (Creative Commons Attribution 4.0 License, CC BY 4.0). Informacija nurodyta skiltyje Autorių teisės | |
| dcterms.license | Creative Commons – Attribution – 4.0 International | |
| dcterms.references | 9 | |
| dc.type.pubtype | S4 - Straipsnis kitame recenzuotame leidinyje / Article in other peer-reviewed publication | |
| dc.contributor.institution | Vilniaus universitetas | |
| dc.contributor.institution | Vilniaus universitetas Vilniaus Gedimino technikos universitetas | |
| dc.contributor.faculty | Fundamentinių mokslų fakultetas / Faculty of Fundamental Sciences | |
| dc.subject.researchfield | T 007 - Informatikos inžinerija / Informatics engineering | |
| dc.subject.ltspecializations | L106 - Transportas, logistika ir informacinės ir ryšių technologijos (IRT) / Transport, logistic and information and communication technologies | |
| dc.subject.lt | mokymosi scenarijai | |
| dc.subject.lt | neraiškieji skaičiai | |
| dc.subject.lt | analitinis hierarchinis procesas | |
| dc.subject.lt | optimizavimas | |
| dc.subject.lt | daugiakriterių sprendimų analizė | |
| dc.subject.lt | ekspertinis vertinimas | |
| dc.subject.lt | mokymosi komponentai | |
| dc.subject.en | learning scenarios | |
| dc.subject.en | Fuzzy numbers | |
| dc.subject.en | Analytic Hierarchy Process | |
| dc.subject.en | optimisation | |
| dc.subject.en | multiple criteria decision analysis | |
| dc.subject.en | expert evaluation | |
| dc.subject.en | learning components | |
| dcterms.sourcetitle | Lietuvos matematikos rinkinys. Ser. B | |
| dc.description.volume | t. 57 | |
| dc.publisher.name | Matematikos ir informatikos institutas | |
| dc.publisher.city | Vilnius | |
| dc.identifier.doi | 10.15388/LMR.B.2016.10 | |
| dc.identifier.elaba | 19711172 | |
