Automatic identification and extraction of adaptive learning objects from traditional courseware
Other Title(s)
التعرف التلقائي و استخراج كائنات التعلم التكيفية من المناهج التعليمية التقليدية
Joint Authors
Jamal al-Din, Shihab
Tharwat, Jamal
al-Nabawi, Muhammad Atif
Source
Journal of al Azhar University : Engineering Sector
Issue
Vol. 16, Issue 60 (31 Jul. 2021), pp.776-788, 13 p.
Publisher
al-Azhar University Faculty of Engineering
Publication Date
2021-07-31
Country of Publication
Egypt
No. of Pages
13
Main Subjects
Topics
Abstract 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.
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
-
Record ID
BIM-1254665