Sistem Tasarımı – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

Profesyonel Ödev Sitesi. 0 (312) 276 75 93 @ Ödevlerinize Fiyat Almak için Mail Gönderin>> bestessayhomework@gmail.com @ Ödevcim'den Ödevleriniz İçin Hemen Fiyat Teklifi Alın. - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Tez Yazdırma, Ücretli Ödev Yaptırma, Tez Merkezi, Proje Yazdırma, Üniversite Ödev Yaptırma, İstatistik Ödev Yaptırma, Literatür Taraması, Spss Analizi, Geçerlik Güvenirlik Analizi, Tez Danışmanlığı, Tez Proje Yazdırma, Uzaktan Eğitim Tez Yazma, Uzaktan Eğitim Proje Yazma, Eğitim Yönetimi Tezsiz Proje Yazımı, Pedagojik Formasyon Bitirme Tezi, Formasyon Tez Hazırlama, Eğitim Bilimleri Tez Yazma, İstatistik Soru Çözdürme, Makale Yazdırma, Bilkent Ödev Yaptırma, Autocad Ödev Yaptırma, Mimari Proje Çizilir, İç Mimari Proje Çizimi, Essay Yazdır, Assignment Yaptırma, Assignment Yazdır, Proje Yardımı Al, Tez Yazdır, Ödev Yaptır, Ödevimi Yap, Tez Yaptırma, Tez Yaptırmak İstiyorum, Tez Yaz, Tez Projesi Yaptır, Proje Ödevi Yap, İntihal Oranı Düşürme, İntihal Düşürme Yöntemleri, İntihal Oranı Düşürme Programı, Essay Yazdırma, Ödev Fiyatı Al, Parayla Ödev Yaptır, Parayla Tez Yazdır, Parayla Makale Yaz, Parayla Soru Çözdür, Özel Ders Al, Ödev Yardım, Ödevcim Yardım, Proje Sunumu Yaptır, Mühendislik Ödevi Yaptırma, Doktora Ödev Yaptır, Yüksek Lisans Ödev Yaptır, İnşaat Mühendisliği Ödevi Yaptırma, İnşaat Mühendisliği Tez Yazdırma, Proje Yazdırma, İnşaat Mühendisliği Proje Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, Veri Analizi, Veri Analizi Yaptırma, İstatistiksel Analiz, Makale Hazırlama, Tez Hazırlama, Proje Hazırlama, En İyi Tez Yazım Merkezi, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçlarım Yorumlanması, Spss Ücretleri, Soru Çözdürme, Ödev, Ödevler, Ödev Hazırlatma, Proje Hazırlatma, Tez Hazırlatma, Tez Konuları, Makale Konuları, Proje Konuları, Ödev Konuları, Tez Yazma, Tez Yazdırma, Tez Yazımı, Tez Danışmanı, Yüksek Lisans Danışmanlık, Akademik Danışmanlık, Diferansiyel Denklemler, Diferansiyel Denklemler Boğaziçi, Diferansiyel Denklemler Formülleri, Diferansiyel Denklemler Konuları, Python Ödev Yaptırma, Ödev Danışmanlığı, Ödev Yaptırmak İstiyorum, Ödev Yaptırma Siteleri, Akademik Danışmanlık, Yüksek Lisans Danışmanlık, Tez Proje Hazırlama Merkezi, Tez Hazırlama Merkezi Ankara, Ankara Yüksek Lisans Tez Yazdırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Spss Analiz Ücretleri, Veri Girişi Ücretleri, Spss Ödev Yaptırma, Spss Ücretleri, Ücretli Veri Analizi, İstatistik Tez Destek, Tez İçin İstatistikçi, Arduino Projeleri Satılık, Elektronik Projeler, Arduino İle Yaratıcı Projeler, İlginç Arduino Projeleri, Arduino Başlangıç Projeleri, Arduino Projeleri Basit, Elektronik Proje Yaptırma, Ödev Yaptırma Fiyatları, Güvenilir Ödev Siteleri, ödev yaptırma, ücretli ödev yaptırma, tez yaptırma, Ödev sitesi üniversite, Üniversite ödev YAPTIRMA, Parayla ödev YAPTIRMA, İstatistik ödev YAPTIRMA, Biyoistatistik ödev yaptirma, Odtü ödev yaptırma, Mühendislik ödev YAPTIRMA, Yönetim Muhasebesi ödev YAPTIRMA, staj defteri yazdırma, parayla ödev yapma sitesi, İngilizce ödev yapma uygulaması, Parayla ödev yapma, Parayla ödev yapma sitesi, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, İşletme Ödev Yaptırma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum ...

Sistem Tasarımı – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

19 Mayıs 2022 Eğitim tasarımı nasıl yapılır Eğitimde sistem yaklaşım Öğretim tasarımı yaklaşımları 0
Bilişüstü Strateji Geliştirme – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

Sistem Tasarımı

Öğrenme verimliliğini artırmak ve mobil cihazlardaki sınırlamalarla başa çıkmak için, öğretim materyalleri öğrencilere öğrenme performanslarına göre seçici olarak dağıtılabilir. Burada, bir dersin materyallerinin web üzerinden erişilebilir olduğunu düşünüyoruz. Öğrenci, düğmelerle ileri ve geri hareket edebilir veya içerik sayfasındaki belirli bir sayfayı seçebilir.

Tasarımımızda, öğrencilerin öğrenme performansı Bayes ağları ile değerlendirilmektedir. Öğrenciler, mevcut bölümdeki önemli kavramların çoğuna zaten hakim olmuşlarsa, bir sonraki bölüme çalışmaya devam edebilirler.

Öte yandan, öğrencilerin anlamada sorun yaşamaları durumunda bir bölümü tekrar almaları gerekir. Bazı materyalleri tekrar ziyaret etmeleri (tekrar almaları) istenir. Bölüm tekrarı sırasında öğrenmelerini geliştirmek için ek çalışma materyalleri de dağıtılabilir.

Bayes Ağı 

Bölüm düzeyinde Bayes ağı gösterilmektedir. Bu ağ, bir öğrencinin bir bölümdeki öğrenme performansını kapsamlı bir şekilde değerlendirmek için kullanılır. Değerlendirme yalnızca bir sınav sonucuna dayalı değildir.

Bir öğrenci şans eseri iyi bir sonuç alabilir veya test çok kolay olabilir. Ayrıca, bir öğrenci çok sıkı çalışabilir, ancak test çok zor olduğunda yine de kötü bir sonuç alabilir. Bu nedenle, öğrenme performansının sınıflandırılması 6 farklı yöne dayanmaktadır. Bunlar:

1. Gözden Geçirme Puanı – eğer varsa, ilk ziyaret zamanıyla karşılaştırıldığında tekrar ziyaret süresi.
2. İçerik Puanı – öğrencilerin “Zor” düğmesini tıklama sayısı.
3. Okuma Süresi – o bölümdeki öğrencilerin ortalama okuma süresi.
4. Okuma Stratejisi – öğrencinin bir bölümde aktif mi yoksa pasif mi öğrendiği.
5. Sınav Ölçütü Referans Sonucu – öğrencinin sınav sonucunu gerçek puanına göre sınıflandırmak için.
6. Sınav Normu Referans Sonucu – öğrencinin sınav sonucunu akranlarıyla karşılaştırarak sınıflandırmak için.

Ağdaki düğümler arasındaki geçici ilişkileri gösterir. Örneğin, öğrenme performansının sınıflandırılması, koşullu olarak çalışma performansına ve sınav performansına bağlıdır.

Çalışma performansı içeriğin zorluğuna, okuma süresine ve okuma stratejisine bağlıdır. Sınav performansı, içerik zorluğu, sınav kriter referans sonucu ve sınav norm referans sonucu sonuçlarına bağlıdır. İçerik zorluğu, koşullu olarak içerik puanı ve inceleme puanının sonuçlarına bağlıdır.

Önceden veri olmaması probleminden dolayı, ağdaki düğümlerin farklı durumlarının olasılığını tahmin etmek için orantısal tahmin teknikleri kullanılır. Performans verileri mevcut olduğunda, düğümlerin sınıflandırılması, önceki düğümlerin koşullu olasılığı ile hesaplanmalıdır.

Gösterildiği gibi, bir öğrenci bir bölümün ve sınavın çalışmasını bitirdiğinde, bölüm düzeyinde Bayes ağı öğrenme performansını belirler. Öğrenme performansı “Yeterli” olarak sınıflandırılırsa, bir sonraki bölüme geçecektir. Aksi takdirde, durumu “Yeterli” olarak sınıflandırılana kadar o faslı tekrar ziyaret etmesi gerekir.


Eğitimde sistem yaklaşımı
Eğitim Tasarımı Nedir
Eğitim Tasarımı Eğitimi
Eğitim tasarımı nasıl yapılır
Öğretim tasarımı PDF
Öğretim tasarımı kuramlar, Modeller ve uygulamalar PDF
Öğretim tasarımı yaklaşımları
Öğretim tasarımı örnekleri


Bayes Ağı (Sayfa Düzeyi)

Bir öğrencinin bir bölümü tekrar alması gerektiğinde, öğrencinin bölümün tamamını tekrar çalışmasına gerek yoktur. Çünkü öğrenci bölümü ilk okuduğunda bazı kavramlara zaten hakim olmuş olabilir.

Hangi sayfaların öğrencilere yeniden dağıtılması gerektiğini belirlemek için sayfa düzeyinde bir Bayes ağı kullanılır. Ayrıca, önemli kavramları daha net anlamalarına yardımcı olmak için öğrencilere ek referanslar ve örnekler de dağıtılabilir.

Yeniden dağıtım akışını gösterir. Bölüm yeniden alma sırasında sistem, bölümün her sayfasını ağ tarafından inceler. Yalnızca yeniden dağıtım listesindeki sayfalar öğrenciye tekrar gösterilir.

Sınav Yönetim Sistemi

İki seviyeli Bayes ağından ayrı olarak, bu uyarlanabilir öğrenme sisteminin ikinci ana bileşeni KYS’dir (Sınav Yönetim Sistemi). QMS, sınava girenlerin beceri düzeyine göre testten sorular seçen bir CAT (Bilgisayarlı Uyarlamalı Test) sistemidir.

Hazırlanan sorular soru bankasında saklanır ve tekrar kullanılabilir. Bu sistem, öğrencilere yeteneklerine göre farklı soruların seçildiği uyarlamalı testler sağlayabilir. IRT (Öğe Tepki Teorisi) yeteneklerini tahmin etmek için kullanılır ve ardından soru bankasından uygun sorular seçilir.

MÖT, öğrencilerin düşükten yüksek yeteneğe değişen tek yönlü bir süreklilik üzerinde farklı yeteneklere sahip olduğunun varsayıldığı istatistiksel bir çerçevedir. QMS, tahmini yapmak için üç parametreli IRT lojistik modelini kullanır.

Üç parametre, ayrım parametresi, zorluk parametresi ve tahmin parametresidir. Ayırt etme parametresi, sorunun öğrencinin yeteneğini ne derece ayırt edebildiğini gösterir. Zorluk parametresi, yetenek ölçeğinde doğru yanıt olasılığının 0,5 olduğu noktadır. Tahmin parametresi, modele cevap seçimindeki tahmin faktörünü dahil eder. Soru oluşturulacak aracın ekran görüntüsünü gösterir.

Bir bölümün sonunda, öğrenciden bir sınav başlatması istenir. Öğrenciye quiz bilgileri hakkında bilgi vermesi için quiz açıklama sayfası sunulur. Bir soru örneği gösterir. Quiz tamamlandıktan sonra, öğrenciyi quiz sonucu hakkında bilgilendirmek için bir quiz sonuç sayfası gösterilir.

Uyarlanabilir testlerin geleneksel teste göre avantajı, öğrencilerin kendileri için çok kolay veya çok zor olan soruları yanıtlamak için zaman ve çaba harcamalarına gerek olmamasıdır. Öğrencilerin sıkılan veya yorulan durumları en aza indirilebilir.

Bu sistemdeki KYS’nin ana işlevi, öğrencileri IRT tarafından doğrulanan test öğelerini kullanarak test etmek, ardından öğrencilerin tepkilerine göre yeteneklerini ve bilginin ustalık derecesini tahmin etmektir.

Sistem Uygulaması

Tüm öğretim materyalleri XML belgeleri olarak saklanır. Uygulama sunucusunda (Tomcat) alınan bir HTTP isteği olduğunda, belgeler bir DOM ayrıştırıcısı tarafından ayrıştırılır. Uygulama sunucusunda bulunan JAVA sunucu uygulaması, bölüm numarası ve sayfa numarası gibi ilgili tüm öznitelikleri DOM ayrıştırıcısına gönderir.

DOM ayrıştırıcısı, sayfa başlığı, sayfa başlığı ve öğretim içerikleri gibi tüm gerekli öğretim materyallerini JAVA sunucu uygulaması programına döndürür. Son olarak, JAVA sunucu uygulaması programı bir HTML sayfası oluşturur ve PDA cep IE’sine gönderir.

Deneyler ve Sonuçlar

15 öğrenci bu sistemi JAVA programlamayı öğrenmek için kullandı. 5’i programlama konusunda acemi, 3’ü daha önce başka programlama dilleri öğrenmiştir. Kalan 7 öğrenci ise JAVA programlama dili yazma deneyimine sahiptir.

Her öğrenci deneyi bireysel olarak gerçekleştirdi. Öğrenci bir bölüm için “Yetersiz” olarak sınıflandırıldığında, materyallerin bölümlerini tekrar almak zorundadır. Her bölümdeki tekrar sayısını gösterir.

Her tekrardan sonra çalışma performansının ve sınav performansının gelişiminin istatistiklerini içerir. Şekil 15’te gösterildiği gibi, çoğu öğrencinin çalışma performansı ve quiz performansı, bölümün tekrar gözden geçirilmesi sırasında geliştirilebilir.

Sistemin, öğrencilerin henüz tam olarak anlamadığı veya yanlış anlamadığı kısımları doğru bir şekilde belirleyebildiğini ve bu öğretim materyallerini tekrar gözden geçirmeleri için sağladığını kanıtlıyor. Ayrıca tüm öğrenciler bir bölümü 3 tekrar üzerinden geçebilirler. Kanıtlar, sistemin öğrencilere uyarlanabilir bir şekilde öğretim materyalleri sağlayabildiğini ve onların çalışma verimliliğini artırmalarına yardımcı olduğunu göstermektedir.