Adaptive Learning

Naše hlavní výzkumná témata se zaměřují na modelování studentů a domény, v rámci kterého odhadujeme znalosti studentů a strukturu domény na základě jejich odpovědí; strategie výuky, zahrnující algoritmy pro výběr vhodných otázek pro konkrétního studenta; a návrh a evaluaci výukových prostředí, což pokrývá obecné metodologické otázky i konkrétní případové studie. Dále zkoumáme úvod do programování, řešení problémů a obtížnost úloh. Zastřešujícím cílem této práce je vytvářet personalizované a adaptivní vzdělávací systémy, které se dokáží přizpůsobit potřebám jednotlivých studentů, což je zajímavá oblast na pomezí základního výzkumu a širokého aplikačního využití.

  • OdvětvíVzdělávání, Informace a komunikační technologie, Věda a výzkum
  • InstituceMasarykova univerzita
  • Fakulta / InstitutFakulta informatiky
  • Typ výzkumuAplikovaný, Základní
  • Oblast výzkumuAI pro vědu, Reprezentace znalostí a symbolické usuzování, Strojové učení, Doporučovací systémy
Vedoucí skupiny
  • Radek Pelánek, GS

domain modeling, knowledge representation, instructional policies, learning environments, personalized educational system, adaptive learning

Buďte v obraze s CNAIP. Přihlašte se k pravidelnému mediamonitoru a nemine vás žádná novinka v oblasti AI. Pravidelně dostanete do svých schránek přehled toho nejdůležitějšího.

Odběrem souhlasíte se Zásadami ochrany soukromí

Chcete se stát součástí České AI?

Podělte se o svůj příběh a ukažte, co vše s umělou inteligencí dokážete. Vaše zapojení inspiruje ostatní a pomůže nám zmapovat českou AI scénu v celém jejím rozsahu.