dc.contributor.author | Kurilova, Julija | |
dc.contributor.author | Kurilov, Jevgenij | |
dc.contributor.author | Minkevičius, Saulius | |
dc.date.accessioned | 2023-09-18T17:00:29Z | |
dc.date.available | 2023-09-18T17:00:29Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.issn | 0132-2818 | |
dc.identifier.uri | https://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/118848 | |
dc.description.abstract | Straipsnio tikslas yra pristatyti personalizuotų mokomųjų scenarijų tinkamumo, priimtinumo ir naudojamumo (t.y. tinkamumo naudoti) vertinimo metodologiją (t. y. modelį ir metodą). Aukštos kokybės mokomuosius scenarijus sudaro mokomieji komponentai (t. y. mokomieji objektai, veiklos ir aplinka), optimizuoti pagal konkrečių besimokančiųjų poreikius, pvz. mokymosi stilius. Straipsnyje optimizuoti mokomieji scenarijai reiškia mokomuosius scenarijus, sudarytus iš komponentų, turinčių aukščiausius tikimybinius tinkamumo rodiklius konkrečių besimokančiųjų atžvilgiu pagal Felder–Silverman mokymosi stilių modelį. Straipsnyje pristatyta personalizuotų mokomųjų scenarijų vertinimo metodologija yra grįsta (1) tikimybiniais tinkamumo rodikliais mokomųjų komponentų tinkamumui konkretiems besimokantiesiems identifikuoti pagal jų mokymosi stilius, ir (2) edukacinių technologijų priimtinumo ir pasitenkinimo modeliu (ETAS-M), grįstu plačiai žinomu vieningos technologijos priimtinumo ir naudojamumo teorijos (UTAUT) modeliu. | lit |
dc.description.abstract | The paper aims to present a methodology (i.e. model and method) to evaluate suitability, acceptance and use of personalised learning scenarios. High-quality learning scenarios should consist of the learning components (i.e. learning objects, learning activities, and learning environment) optimised to particular students according to their personal needs, e.g. learning styles. In the paper, optimised learning scenarios mean learning scenarios composed of the components having the highest probabilistic suitability indexes to particular students according to Felder–Silverman learning styles model. Personalised learning scenarios evaluation methodology presented in the paper is based on (1) probabilistic suitability indexes to identify learning components suitability to particular students needs according to their learning styles, and (2) Educational Technology Acceptance & Satisfaction Model (ETAS-M) based on well-known Unified Theory on Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model. | eng |
dc.format | PDF | |
dc.format.extent | p. 45-50 | |
dc.format.medium | tekstas / txt | |
dc.language.iso | lit | |
dc.rights | Laisvai prieinamas internete | |
dc.source.uri | https://doi.org/10.15388/LMR.B.2017.08 | |
dc.source.uri | https://talpykla.elaba.lt/elaba-fedora/objects/elaba:25739826/datastreams/MAIN/content | |
dc.subject | IK01 - Informacinės technologijos, ontologinės ir telematikos sistemos / Information technologies, ontological and telematic systems | |
dc.title | Personalizuotų mokomųjų scenarijų tinkamumo, priimtinumo ir naudojamumo vertinimas | |
dc.title.alternative | Evaluation of suitability, acceptance and use of personalised learning scenarios | |
dc.type | Straipsnis kitame recenzuotame leidinyje / Article in other peer-reviewed source | |
dcterms.license | Creative Commons – Attribution – 4.0 International | |
dcterms.references | 7 | |
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 | personalizuoti mokomieji scenarijai | |
dc.subject.lt | vertinimas | |
dc.subject.lt | tikimybiniai tinkamumo rodikliai | |
dc.subject.lt | priimtinumas | |
dc.subject.lt | naudojamumas | |
dc.subject.lt | UTAUT modelis | |
dc.subject.lt | mokomieji komponentai | |
dc.subject.en | personalised learning scenarios | |
dc.subject.en | evaluation, probabilistic suitability indexes | |
dc.subject.en | acceptance and use | |
dc.subject.en | UTAUT model | |
dc.subject.en | learning components | |
dcterms.sourcetitle | Lietuvos matematikos rinkinys. Ser. B | |
dc.description.volume | T. 58 | |
dc.publisher.name | Matematikos ir informatikos institutas | |
dc.publisher.city | Vilnius | |
dc.identifier.doi | 10.15388/LMR.B.2017.08 | |
dc.identifier.elaba | 25739826 | |