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

Bibliographic Details
Main Author: Mohamed Mokmin, Nur Azlina
Format: Thesis
Language:English
Published: 2016
Subjects:
Online Access:http://eprints.usm.my/32237/1/NUR_AZLINA_MOHAMED_MOKMIN_24%28NN%29.pdf
_version_ 1825832677258821632
author Mohamed Mokmin, Nur Azlina
author_facet Mohamed Mokmin, Nur Azlina
author_sort Mohamed Mokmin, Nur Azlina
collection USM
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.
first_indexed 2024-03-06T14:56:25Z
format Thesis
id usm.eprints-32237
institution Universiti Sains Malaysia
language English
last_indexed 2024-03-06T14:56:25Z
publishDate 2016
record_format dspace
spelling usm.eprints-322372019-04-12T05:25:19Z http://eprints.usm.my/32237/ The Development And Evaluation Of Personalized Learning Material Based On A Profiling Algorithm For Polytechnic Students In Learning Algebra 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 NonPeerReviewed application/pdf en http://eprints.usm.my/32237/1/NUR_AZLINA_MOHAMED_MOKMIN_24%28NN%29.pdf Mohamed Mokmin, Nur Azlina (2016) The Development And Evaluation Of Personalized Learning Material Based On A Profiling Algorithm For Polytechnic Students In Learning Algebra. PhD thesis, Universiti Sains Malaysia.
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
title 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_short 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
topic P87-96 Communication. Mass media
url http://eprints.usm.my/32237/1/NUR_AZLINA_MOHAMED_MOKMIN_24%28NN%29.pdf
work_keys_str_mv AT mohamedmokminnurazlina thedevelopmentandevaluationofpersonalizedlearningmaterialbasedonaprofilingalgorithmforpolytechnicstudentsinlearningalgebra
AT mohamedmokminnurazlina developmentandevaluationofpersonalizedlearningmaterialbasedonaprofilingalgorithmforpolytechnicstudentsinlearningalgebra