The Development And Evaluation Of Personalized Learning Material Based On A Profiling Algorithm For Polytechnic Students In Learning Algebra

Matematik adalah asas untuk pengajian kejuruteraan, terutamanya bagi pelajar kejuruteraan di politeknik Malaysia. Topik algebra pula adalah topik penting dalam matematik terutama bagi program kejuruteraan. Kajian-kajian lepas menunjukkan teknik pembelajaran tersesuai diri mampu meningkatkan kefahama...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Main Author:	Mohamed Mokmin, Nur Azlina
Format:	Thesis
Language:	English
Published:	2016
Subjects:	P87-96 Communication Mass media
Online Access:	http://eprints.usm.my/32237/1/NUR_AZLINA_MOHAMED_MOKMIN_24%28NN%29.pdf
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

id	my-usm-ep.32237
record_format	uketd_dc
spelling	my-usm-ep.322372019-04-12T05:25:19Z The Development And Evaluation Of Personalized Learning Material Based On A Profiling Algorithm For Polytechnic Students In Learning Algebra 2016-07 Mohamed Mokmin, Nur Azlina P87-96 Communication. Mass media Matematik adalah asas untuk pengajian kejuruteraan, terutamanya bagi pelajar kejuruteraan di politeknik Malaysia. Topik algebra pula adalah topik penting dalam matematik terutama bagi program kejuruteraan. Kajian-kajian lepas menunjukkan teknik pembelajaran tersesuai diri mampu meningkatkan kefahaman pelajar. Oleh itu, kajian ini dilakukan untuk mereka bentuk dan membangunkan satu aplikasi menggunakan teknologi Sistem Tutor Pintar (STP) untuk pembelajaran tersesuai diri bagi pembelajaran matematik. Teknologi ini membantu pembelajaran tersesuai diri dengan memberi cadangan bahan pembelajaran paling sesuai. Cadangan ini dilakukan melalui pengiraan algorithma Penaakulan Berasaskan Kes (PBK) dengan mencari persamaan antara profil baru dan profil yang disimpan di dalam pangkalan data. Cadangan dari profil yang mempunyai nilai persamaan paling tinggi digunakan sebagai rujukan. Gaya pembelajaran dan pengetahuan awalan pelajar digunakan sebagai maklumat untuk membentuk profil pelajar. Terdapat dua versi bahan ujian yang dibina: Pembelajaran Tersuai Diri (PTD) yang merujuk pelajar kepada nilai profil persamaan paling tinggi dan Pembelajaran secara Bukan Tersesuai Diri (PBTD) yang merujuk kepada nilai profil persamaan paling rendah. Mathematics is the foundation for engineering studies, especially for Malaysian polytechnics engineering students. Algebra is an important topic in mathematics, especially in engineering programs. Previous research shows that personalization techniques can increase student understanding. Thus, the aim of this study was to design and develop an application that utilized Intelligent Tutoring System (ITS) technology for the personalization of mathematics learning. This technology has the ability to help with the personalization of student learning by recommending the most suitable learning materials. The recommendation is computed using a Case-based Reasoning (CBR) algorithm by finding the similarity between the new submitted profile and the stored profiles in the database. The solution given by the most similar cases is used as a reference. Prior learning and mathematics learning style are the two parameters of a student's profile. 2016-07 Thesis http://eprints.usm.my/32237/ http://eprints.usm.my/32237/1/NUR_AZLINA_MOHAMED_MOKMIN_24%28NN%29.pdf application/pdf en public phd doctoral Universiti Sains Malaysia Pusat Teknologi Pengajaran & Multimedia (Centre for Instructional Technology & Multimedia)
institution	Universiti Sains Malaysia
collection	USM Institutional Repository
language	English
topic	P87-96 Communication Mass media
spellingShingle	P87-96 Communication Mass media Mohamed Mokmin, Nur Azlina The Development And Evaluation Of Personalized Learning Material Based On A Profiling Algorithm For Polytechnic Students In Learning Algebra
description	Matematik adalah asas untuk pengajian kejuruteraan, terutamanya bagi pelajar kejuruteraan di politeknik Malaysia. Topik algebra pula adalah topik penting dalam matematik terutama bagi program kejuruteraan. Kajian-kajian lepas menunjukkan teknik pembelajaran tersesuai diri mampu meningkatkan kefahaman pelajar. Oleh itu, kajian ini dilakukan untuk mereka bentuk dan membangunkan satu aplikasi menggunakan teknologi Sistem Tutor Pintar (STP) untuk pembelajaran tersesuai diri bagi pembelajaran matematik. Teknologi ini membantu pembelajaran tersesuai diri dengan memberi cadangan bahan pembelajaran paling sesuai. Cadangan ini dilakukan melalui pengiraan algorithma Penaakulan Berasaskan Kes (PBK) dengan mencari persamaan antara profil baru dan profil yang disimpan di dalam pangkalan data. Cadangan dari profil yang mempunyai nilai persamaan paling tinggi digunakan sebagai rujukan. Gaya pembelajaran dan pengetahuan awalan pelajar digunakan sebagai maklumat untuk membentuk profil pelajar. Terdapat dua versi bahan ujian yang dibina: Pembelajaran Tersuai Diri (PTD) yang merujuk pelajar kepada nilai profil persamaan paling tinggi dan Pembelajaran secara Bukan Tersesuai Diri (PBTD) yang merujuk kepada nilai profil persamaan paling rendah. Mathematics is the foundation for engineering studies, especially for Malaysian polytechnics engineering students. Algebra is an important topic in mathematics, especially in engineering programs. Previous research shows that personalization techniques can increase student understanding. Thus, the aim of this study was to design and develop an application that utilized Intelligent Tutoring System (ITS) technology for the personalization of mathematics learning. This technology has the ability to help with the personalization of student learning by recommending the most suitable learning materials. The recommendation is computed using a Case-based Reasoning (CBR) algorithm by finding the similarity between the new submitted profile and the stored profiles in the database. The solution given by the most similar cases is used as a reference. Prior learning and mathematics learning style are the two parameters of a student's profile.
format	Thesis
qualification_name	Doctor of Philosophy (PhD.)
qualification_level	Doctorate
author	Mohamed Mokmin, Nur Azlina
author_facet	Mohamed Mokmin, Nur Azlina
author_sort	Mohamed Mokmin, Nur Azlina
title	The Development And Evaluation Of Personalized Learning Material Based On A Profiling Algorithm For Polytechnic Students In Learning Algebra
title_short	The Development And Evaluation Of Personalized Learning Material Based On A Profiling Algorithm For Polytechnic Students In Learning Algebra
title_full	The Development And Evaluation Of Personalized Learning Material Based On A Profiling Algorithm For Polytechnic Students In Learning Algebra
title_fullStr	The Development And Evaluation Of Personalized Learning Material Based On A Profiling Algorithm For Polytechnic Students In Learning Algebra
title_full_unstemmed	The Development And Evaluation Of Personalized Learning Material Based On A Profiling Algorithm For Polytechnic Students In Learning Algebra
title_sort	development and evaluation of personalized learning material based on a profiling algorithm for polytechnic students in learning algebra
granting_institution	Universiti Sains Malaysia
granting_department	Pusat Teknologi Pengajaran & Multimedia (Centre for Instructional Technology & Multimedia)
publishDate	2016
url	http://eprints.usm.my/32237/1/NUR_AZLINA_MOHAMED_MOKMIN_24%28NN%29.pdf
_version_	1747820550549405696

The Development And Evaluation Of Personalized Learning Material Based On A Profiling Algorithm For Polytechnic Students In Learning Algebra

Similar Items