Mining and Visualizing Usage of Educational Systems Using Linked Data

Abstract

Abstract. This work introduces a case study on usage of semantic context modelling and creation of Linked Data from logs in educational systems like a Personal Learning Environment (PLE) with focus on improvements and monitoring such systems, in generally, with respect to social, functional, user and activity centric level [7,15]. The case study demonstrates the application of semantic modelling of the activity context, from data collected over two years from the PLE at Graz University of Technology, using adequate domain ontologies, semantic technologies and visualization as reflection for potential technical and functional improvements. As it will be shown, this approach offers easy interfacing and extensibility on technological level and fast insight on statistical and preference trends for analytic tasks.

Ontologias No Domínio De Learning Analytics: Classificação E Áreas De Aplicação

“…Contemplam a representação de algo específico relacionado a uma atividade ou tarefa do domínio, como: modelar o contexto de aprendizagem usando ontologias específicas no domínio PLE (Personal Learning Environment), para otimizar e adaptar estes aos alunos, fazendo recomendações de aprendizagem (Softic et al, 2013(Softic et al, , 2014; representar o conhecimento por meio da criação de um vocabulário de mediação para facilitar a integração de "dados relevantes" usados para projetar atividades de aprendizagem, e apoiar o processo de feedback (Charlton, Karkalas, & Mavrikis, 2015); modelar as classes e hierarquias para aprimorar a análise de avaliações por meio do modelo Ontological Assessment Analytics, contribuindo com uma arquitetura de análise de avaliação baseada em tecnologias da web semântica para gerar inferências sobre o nível do aluno e o de dificuldades do objeto de avaliação (Nouira et al, 2017a(Nouira et al, , 2017b(Nouira et al, , 2018(Nouira et al, , 2019; desenvolver uma ferramenta de LA para enriquecer a experiência de aprendizagem online de estudantes de medicina e do corpo clínico, por meio de uma ontologia de perfil do aprendiz que armazena as noções sobre as métricas de aprendizagem implícita e explícitas (Marin & Goga, 2019); padronizar a geração de dados de LA para prover suporte a sistemas de recomendação educacionais (Gomes, Souza, Mendonça, & Braga, 2020).…”

“…Apresentar um sistema de avaliação eletrônico genérico que se adapta a um perfil de aluno especificado por uma ontologia (Hlaoui, Hajjej, & Ben Ayed, 2016); focar na construção de uma base de conhecimento para recomendação de micro Recursos Educacionais Abertos (REA) micro REA. Para estudantes conhecidos a LA e EDM, serão aplicadas a seus dados históricos para compreender seu padrão de aprendizagem e preferências, já alunos novos será feito pelo sistema o preenchendo as lacunas com dados previstos, para que seja feita uma recomendação com base nas informações demográficas do estudante (Sun et al, 2017) Rastrear as atividades dos alunos em ferramentas ou objetos de um Personal Learning Environment (PLE) de forma que os dados estatísticos de visualização e avaliação sejam resumidos permitindo a otimização de PLE para problemas de design e adaptação de ambientes de aprendizagem (Softic et al, 2013(Softic et al, , 2014; propor um modelo de dados com uma ontologia adaptativa limitada pelo nível de detalhamento dos dados padronizados do AVA que são centrados na atividade. De forma que, auxiliem a descobrir insights sobre a aprendizagem e a fornecer feedbacks ou intervenções oportunas e direcionadas para cada aluno (Liu, Tatinati, & Khong, 2020).…”

The Handbook of Learning Analytics

“…This proposal provides an interoperable model of learning traces data, and allows for seamless exposing of learners' traces as semantically interoperable LD. Similarly,Softic et al (2014) report on the use of Semantic Web technologies (RDF, SPARQL) to model learner logs in personal learning environments.…”