Adaption of Courses and Learning Environment to the User Context in dotLRN

The explosive growth of Internet during the last years has been reflected in the ever-increasing amount of the diversity and heterogeneity of user preferences, types and features of devices and access networks. Usually the heterogeneity in the context of the users which request Web contents is not taken into account by the servers that deliver them implying that these contents will not always suit their needs. In the particular case of e-learning platforms this issue is especially critical due to the fact that it puts at stake the knowledge acquired by their users. In the following paper we present a system that aims to provide the dotLRN e-learning platform with the capability to adapt to its users context. By integrating dotLRN with a multi-agent hypermedia system, online courses being undertaken by students as well as their learning environment are adapted in real time

Didactics–promoting collaborative work and personal learning environment. Critical, creative and autonomous roles in a competitive society

School has evolved from a place where knowledge is provided to a place where learners are helped to develop their professional and social skills. Consequently, education must evolve through big challenges in order to face the changes of society in the XXIst century

Intelligent agents to improve adaptivity in a web-based learning environment

En esta tesis se propone el uso de agentes inteligentes en entornos de aprendizaje en línea con el fin de mejorar la asistencia y motivación del estudiante a través de contenidos personalizados que tienen en cuenta el estilo de aprendizaje del estudiante y su nivel de conocimiento. Los agentes propuestos se desempeñan como asistentes personales que ayudan al estudiante a llevar a cabo las actividades de aprendizaje midiendo su progreso y motivación. El entorno de agentes se construye a través de una arquitectura multiagente llamada MASPLANG diseñada para dar soporte adaptativo (presentación y navegación adaptativa) a un sistema hipermedia educativo desarrollado en la Universitat de Girona para impartir educación virtual a través del web. Un aspecto importante de esta propuesta es la habilidad de construir un modelo de estudiante híbrido que comienza con un modelo estereotípico del estudiante basado en estilos de aprendizaje y se modifica gradualmente a medida que el estudiante interactúa con el sistema (gustos subjetivos). Dentro del contexto de esta tesis, el aprendizaje se define como el proceso interno que, bajo factores de cambio resulta en la adquisición de la representación interna de un conocimiento o de una actitud. Este proceso interno no se puede medir directamente sino a través de demostraciones observables externas que constituyen el comportamiento relacionado con el objeto de conocimiento. Finalmente, este cambio es el resultado de la experiencia o entrenamiento y tiene una durabilidad que depende de factores como la motivación y el compromiso. El MASPLANG está compuesto por dos niveles de agentes: los intermediarios llamados IA (agentes de información) que están en el nivel inferior y los de Interfaz llamados PDA (agentes asistentes) que están en el nivel superior. Los agentes asistentes atienden a los estudiantes cuando trabajan con el material didáctico de un curso o una lección de aprendizaje. Esta asistencia consiste en la recolección y análisis de las acciones de los estudiantes para ofrecer contenidos personalizados y en la motivación del estudiante durante el aprendizaje mediante el ofrecimiento de contenidos de retroalimentación, ejercicios adaptados al nivel de conocimiento y mensajes, a través de interfaces de usuario animadas y atractivas. Los agentes de información se encargan del mantenimiento de los modelos pedagógico y del dominio y son los que están en completa interacción con las bases de datos del sistema (compendio de actividades del estudiante y modelo del dominio). El escenario de funcionamiento del MASPLANG está definido por el tipo de usuarios y el tipo de contenidos que ofrece. Como su entorno es un sistema hipermedia educativo, los usuarios se clasifican en profesores quienes definen y preparan los contenidos para el aprendizaje adaptativo, y los estudiantes quienes llevan a cabo las actividades de aprendizaje de forma personalizada. El perfil de aprendizaje inicial del estudiante se captura a través de la evaluación del cuestionario ILS (herramienta de diagnóstico del modelo FSLSM de estilos de aprendizaje adoptado para este estudio) que se asigna al estudiante en su primera interacción con el sistema. Este cuestionario consiste en un conjunto de preguntas de naturaleza sicológica cuyo objetivo es determinar los deseos, hábitos y reacciones del estudiante que orientarán la personalización de los contenidos y del entorno de aprendizaje. El modelo del estudiante se construye entonces teniendo en cuenta este perfil de aprendizaje y el nivel de conocimiento obtenido mediante el análisis de las acciones del estudiante en el entorno.

The Role of the online learner: onsite students becoming online learners

As universities are offering tuition through online learning environments, “onsite students” in higher education are increasingly becoming “online learners”. Since the medium for learning (and teaching) online is a digital environment, and at a distance, the role taken by students and teaching staff is different to the one these are used to in onsite, traditional settings. Therefore the Role of the Online Learner, presented in this paper, is key to onsite students who are to become online learners. This role consists of five competences: Operational, Cognitive, Collaborative, Self-directing, Course-specific. These five competences integrate the various skills, strategies, attitudes and awareness that make up the role of online learner, which learners use to perform efficiently online. They also make up the basis of a tutorial for would-be online learners, going over the Role of the Online Learner by means of concepts, examples and reflective activities. This tutorial, available to students in the author’s website, is also helpful to teaching and counselling staff in guiding their students to become online learners

Testing Delivery Systems in Transnational virtual learning: the vocational management training for the european tourism industry (VocMat) case study

This article discusses the lessons learned from developing and delivering the Vocational Management Training for the European Tourism Industry (VocMat) online training programme, which was aimed at providing flexible, online distance learning for the European tourism industry. The programme was designed to address managers ‘need for flexible, senior management level training which they could access at a time and place which fitted in with their working and non-work commitments. The authors present two main approaches to using the Virtual Learning Environment, the feedback from the participants, and the implications of online Technology in extending tourism training opportunities

Efficient learning of reactive robot behaviors with a Neural-Q_learning approach

The purpose of this paper is to propose a Neural-Q_learning approach designed for online learning of simple and reactive robot behaviors. In this approach, the Q_function is generalized by a multi-layer neural network allowing the use of continuous states and actions. The algorithm uses a database of the most recent learning samples to accelerate and guarantee the convergence. Each Neural-Q_learning function represents an independent, reactive and adaptive behavior which maps sensorial states to robot control actions. A group of these behaviors constitutes a reactive control scheme designed to fulfill simple missions. The paper centers on the description of the Neural-Q_learning based behaviors showing their performance with an underwater robot in a target following task. Real experiments demonstrate the convergence and stability of the learning system, pointing out its suitability for online robot learning. Advantages and limitations are discussed