![](/images/graphics-bg.png)
Automatic identification and extraction of adaptive learning objects from traditional courseware
العناوين الأخرى
التعرف التلقائي و استخراج كائنات التعلم التكيفية من المناهج التعليمية التقليدية
المؤلفون المشاركون
Jamal al-Din, Shihab
Tharwat, Jamal
al-Nabawi, Muhammad Atif
المصدر
Journal of al Azhar University : Engineering Sector
العدد
المجلد 16، العدد 60 (31 يوليو/تموز 2021)، ص ص. 776-788، 13ص.
الناشر
تاريخ النشر
2021-07-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
أصبح التعلم الإلكتروني نظام التعلم في المستقبل.
و مع ذلك اقترحت العديد من الأبحاث الحديثة استبدال نموذج التدريس "مقاس واحد يناسب الجميع" بالنموذج الأكثر ذكاء للتعلم التكيفي الذي تعتبر فيه الفروق الشخصية بين المتعلمين أهم صانعي الدرس لطالب معين.
و مع ذلك فإن العقبة الرئيسية للنموذج التكيفي هي بناء مستودع كائنات التعلم الجزئيMLOsبأحجام معقولة مناسبة لإعادة التجميع في الدروس بطريقة أكثر ملاءمة لطالب معين.
إن عملية تصميم مثل هذه العمليات مكلفة و تستغرق وقتا طويلا وهي أسباب أقل تأثيرا لإخماد النموذج لدرجة أنه قد ينهار.
من الجدير بالذكر أن هناك ثروة من محتويات التعلم الرقمي و المناهج التعليمية مفتوحة المصدر المتاحة عبر الإنترنت و لكن بتنسيق تقليدي محبب كبير.
لذلك يقترح هذا البحث إطارا ذكيا لمعالجة النصوص لتحديد و استخراج و تعليق تلقائيا MLOs من محتويات الفيديو الرقمية المفتوحة ودورات PowerPoint وهي أكثر أنواع الوسائط شيوعا.
الملخص EN
e-Learning is becoming the learning system of the future.
However, many recent researches suggested replacing the "one size fits all" teaching model with the smarter model of adaptive learning in which the interpersonal differences between learners are considered the main shapers of lesson for a particular student.
However, the main hurdle for the adaptive model is building the repository of micro learning objects (MLOs) with reasonable sizes suitable for reassembling into lessons in a way that is more suitable for a particular student.
The process of designing such MLOs is expensive and time-consuming, reasons with the least effect of dampening the model to the point that it may collapse.
Noteworthy, there is a wealth of digital learning contents and open-source educational curricula available online, but in the large granular traditional format.
Therefore, this research proposes a Text processing intelligent framework for automatically identifying, extracting, and, annotating, those MLOs out of open digital video contents and PowerPoint courses, which are the most popular media types.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Nabawi, Muhammad Atif& Jamal al-Din, Shihab& Tharwat, Jamal. 2021. Automatic identification and extraction of adaptive learning objects from traditional courseware. Journal of al Azhar University : Engineering Sector،Vol. 16, no. 60, pp.776-788.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1254665
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tharwat, Jamal…[et al.]. Automatic identification and extraction of adaptive learning objects from traditional courseware. Journal of al Azhar University : Engineering Sector Vol. 16, no. 60 (Jul. 2021), pp.776-788.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1254665
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Nabawi, Muhammad Atif& Jamal al-Din, Shihab& Tharwat, Jamal. Automatic identification and extraction of adaptive learning objects from traditional courseware. Journal of al Azhar University : Engineering Sector. 2021. Vol. 16, no. 60, pp.776-788.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1254665
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
-
رقم السجل
BIM-1254665
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)