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

Assessing self-regulated learning in early childhood education : Difficulties, needs, and prospects

Resumen tomado de la publicaci??n

New media for the promotion of self-regulated learning in higher education

Resumen tomado de la publicaci??n

Overview of the Southampton Learning Environment and EdShare

Created to inform the university on current progress on building the SLE and to encourage more use of EdShare

Personal Learning Environments? or Society’s Learning Environment?

Keynote Presentation at PLE2011. What kind of Web have we got? What kind of Web does a Learning Individual need? What kind of Web does a Learning Society need?

Southampton Learning Environment

This interactive diagram provides an overview of the SLE at the start of 2015 - this vision is likely to evolve and further versions of the diagram will follow.

Regulation and self-regulation learning. 'Regulación y autoregulación de los aprendizajes'.

Este vídeo nos enseña cómo se produce el proceso de regulación del aprendizaje por el profesor y nos muestra un método alternativo: la propia autoregulación del alumno.

Estudio preliminar para la adaptación del programa autoaplicable de elección vocacional self-directed search de John L. Holland.

Resumen tomado del autor. Resumen en inglés y castellano

O self-directed search (SDS) en Galicia

Se plantea la problem??tica de los j??venes de la toma de decisiones, tales como elegir una carrera, una profesi??n, argument??ndose que en ocasiones no est??n preparados para tomar dicha decisi??n. Por ello se realiza un an??lisis de la obra Self-Directed Search, SDS, Forma Regular, Edici??n 1994 del profesor Holland, el cual trata de explicar la conducta vocacional de los j??venes. Se describen los fundamentos te??ricos expuestos en esta obra, las diferentes tipolog??as personales, tambi??n se aportan algunas cr??ticas que ha recibido esta obra, se detallan sus m??todos, sus instrumentos, su m??todo y sus resultados.

Learning objects management and evaluation in an e-learning environment. 'Objetos de gesti??n de aprendizaje y evaluaci??n en un entorno de e-learning'

Monogr??fico con el t??tulo: 'Estado actual de los sistemas e-learning'. Resumen basado en el de la publicaci??n

Validade e fidelidade da vers??o portuguesa reduzida do web based learning environment inventory

Resumen basado en el de la publicaci??n

El ???Personal Learning Environment??? (PLE), m??s enll?? de les teories i enfocaments pedag??gics

Resumen basado en el de la publicaci??n

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.