presentazione relazione di tirocinio “e-learning - costruzione di percorsi personalizzati”
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Università degli studi di Roma ‘La Sapienza’ Facoltà di Scienze Matematiche Fisiche E Naturali Corso di Laurea in Tecnologie Informatiche. Presentazione Relazione di Tirocinio “E-Learning - Costruzione di percorsi personalizzati”. Relatore Prof. Andrea Sterbini. Candidato Maurizio Mariani. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Università degli studi di Roma ‘La Sapienza’Facoltà di Scienze Matematiche Fisiche E Naturali
Corso di Laurea in Tecnologie Informatiche
Presentazione Relazione di Tirocinio
“E-Learning - Costruzione di percorsi personalizzati”
RelatoreProf. Andrea Sterbini
CandidatoMaurizio Mariani
Anno Accademico 2006/2007
Maurizio Mariani 693242
E-Learning - Costruzione di percorsi personalizzati
Elementi didattici
Architettura
Percorso didattico
Obiettivi
Contesto
Scopo
Sommario
Conclusioni
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• Scopo del progetto• Contesto• Obiettivi del sistema• Elementi didattici• Architettura del sistema• Percorso didattico• Conclusioni e sviluppi futuri
Sommario
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Elementi didattici
Architettura
Percorso didattico
Obiettivi
Contesto
Scopo
Sommario
Conclusioni
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Scopo del progetto
• Creare un percorso didattico personalizzato costruito sulle conoscenze del learner
• Espansione sistema precedente ‘lecomps’
• Aspetti chiave:1. Definizione dell’insegnamento2. Gestione del materiale didattico3. Generazione e auto-correzione test4. Creazione corsi
E-Learning
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Elementi didattici
Architettura
Percorso didattico
Obiettivi
Contesto
Scopo
Sommario
Conclusioni
4
E-Learning
• Metodologia didattica che sfrutta la tecnologia per progettare, supportare e diffondere la formazione
• Integrazione di due campiFormazione a Distanza (FAD)Computer Based Training (CBT)
• La formazione si plasma in base alle esigenze e conoscenze dello studente
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Percorso didattico
Obiettivi
Contesto
Scopo
Sommario
Conclusioni
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Obiettivi: Come
• Definizione degli obiettivi del corso TARGET KNOWLEDGE (TK)• Conoscenze di partenza del Learner STARTING KNOWLEDGE (SK)
SKTK
SK
SK
SK
TK
TK
TK
TK
POOL di Componenti Didattiche
SKTK
{SK} U {Selezione di POOL}deve coprire {TK}
• Pool di Componenti didattiche (LC)
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Percorso didattico
Obiettivi
Contesto
Scopo
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Conclusioni
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Obiettivi: Espansione di ‘lecomps’
• Obiettivo comune con ‘lecomps’ MA
• Uso di elementi più dettagliati, rispetto alle parole chiave, per descrivere un concetto (TK, gli SK e gli elementi dei LC)• allora:
• definizione di nuove regole• costruzione di corsi definiti accuratamente• informazioni minuziose sui concetti• introduzione dei Learning Objectives (LO)
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Percorso didattico
Obiettivi
Contesto
Scopo
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Conclusioni
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Learning Objectives
• Entità per descrivere un concetto didattico
LO ( level, keyword, concept/s, context )LO ( level, keyword, concept/s, context )LO ( level, keyword, concept/s, context )LO ( level, keyword, concept/s, context )
Tassonomia di Bloom: riferimento per valutazione didattica1. Conoscenza (1, memorizza, teorema, Matematica)2. Comprensione (2, dimostra, teorema, Matematica)3. Applicazione (3, usa, teorema, Matematica)4. Analisi (4, analizza, teorema, Matematica)5. Sintesi (5, produci, teorema, Matematica)6. Valutazione (6, esprimi un giudizio, teorema, Matematica)
Esprime il concetto vero e proprio(2, dimostra, teorema di Pitagora, Matematica)
Più concetti possono essere usati con keyword particolari(4, confronta, teorema1, teorema2, Matematica)
Contesto in cui è definito l’insegnamento didattico o un particolare concetto
(2, dimostra, teorema di Pitagora, Matematica)
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Percorso didattico
Obiettivi
Contesto
Scopo
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Conclusioni
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Learning Component
• Componenti didattiche: il cuore del corso• Descrivono il materiale didattico
Elementi importanti
Componente
RK
AK
RKAK
AK
1. Pre-requisiti (Required Knowledge RK = LO)2. Conoscenza acquisita (Acquired Knowledge AK = LO)
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Percorso didattico
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Contesto
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Learning Component (2)
• Definizione di domandeAd ogni domanda si può associare un AK in caso di risposta esatta
utilizzate nei test:• iniziale• finale
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Obiettivi
Contesto
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Regole applicate sui LO
• Permettono la costruzione del grafo del corso
• Esempio: Inferenza dal livello cognitivoLO1( n , <qualsiasi keyword>, concetto/i , contesto ) IMPLICA
LO2( n−1, <qualsiasi keyword>, concetto/i , contesto)
• Regole applicate su:• confronto del livello• tassonomia dei concetti e concetti multipli• tassonomia dei contesti
LO1 LO2Virtual Component
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Regole applicate sui LC
• Anch’ esse per la costruzione del grafo del corso
• Regola di congruenza
Ad ogni inserimento di un nuovo LCsi controlla che non venga creato un ciclo
• Regola di comparazione LC:Collegamenti dei LC tramite i RK e gli AK
Componente 1
RKAKRK
RK AKRK Componente 2
Componente 3 AK
AK
……
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Percorso didattico
Obiettivi
Contesto
Scopo
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Architettura
Sistema PHP – front end
Applicazione JAVA – back end Prolog
Tacher A Teacher Z Learner A Learner Z… …
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Percorso didattico
Obiettivi
Contesto
Scopo
Sommario
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Architettura Sistema PHP
Front Controller
Persistent Module
Data Control Module
Tacher A Teacher Z Learner A Learner Z… …
Front Controller
DB XML
Sistema PHP
Applicazione JAVA
Inserimento elementi didattici
Validazione dati
Passaggio dati persistenti
Inserimento dati nel DB e XML
Richiesta lezioni
Passaggio datiper
visualizzazione
Recupero dati dal DB eXML
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Architettura
Percorso didattico
Obiettivi
Contesto
Scopo
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Conclusioni
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Architettura Applicazione JAVA
Front Controller
DAO Module Reader/Writer
LO Manager
Applet Creator
XML
Applicazione JAVA
Sistema PHP
LC Manager
Prolog
Generazione percorso personalizzato
Passaggio dati
Creazione strutture dati del grafo
Creazione percorso Inserimento in XML
Richiesta visualizzazione
grafo
Recupero dati
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Architettura
Percorso didattico
Obiettivi
Contesto
Scopo
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Conclusioni
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Percorso didattico: Teacher
Si crea il percorso personalizzato per lo studente
Learning Objectives
Learning ComponentVirtual Component
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Percorso didattico
Obiettivi
Contesto
Scopo
Sommario
Conclusioni
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Percorso didattico: Learner
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Architettura
Percorso didattico
Obiettivi
Contesto
Scopo
Sommario
Conclusioni
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Conclusioni
• Creazione di un corso
Sviluppi futuri• SCORM e IMS Simple Sequencing• Web Semantico• Visualizzazione Grafi• Metodo di studio• Efficienza (Java, Servizio di un Server)• Utilizzo Tool (Chat, Forum, Videoconferenza)
• Inserimento materiale didattico• Test da parte dello studente iscritto• Percorso personalizzato sulle sue conoscenze • Fruizione del materiale didattico
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Obiettivi
Contesto
Scopo
Sommario
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Grazie per l’attenzione