Laktaw ngadto sa sulod

Giunsa Paglihok sa Praktis ang Adaptive nga Pagkat-on

Mapuslanon lang ang adaptive nga pagkat-on kung ang ebidensya gikan sa trabaho sa nagakat-on makabag-o kung unsay mahitabo sunod. Kini nga giya nagsunod sa usa ka tubag latas sa siklo sa Robotutor ug nagpasabot kung asa makatabang ang sistema, asa kini masayop sa pagbasa sa nagakat-on, ug kung giunsa mapuslanong gamiton ang feedback.

Gipatik sa · Gi-update sa

Magsugod ang sistema sa probisyonal nga mapa

Ang nagakat-on magsugod sa tumong sama sa pagsabot sa introductory biochemistry, pag-andam alang sa kurso sa calculus, o pag-ayo sa huyang nga prerequisite. Ang Robotutor mohimo niana nga tumong ngadto sa starter nga plano nga gilangkoban sa mga konsepto ug relasyon. Ang plano usa ka hypothesis sa mapuslanong ruta, dili saad nga husto ang han-ay sa matag konsepto sa unang pagsulay.

Hinungdanon ang mga relasyon sa prerequisite tungod kay ang sayop nga tubag mahimong gikan sa kasamtangang hilisgutan o gikan sa nawala nga pundasyon. Ang paglibog sa competitive ug noncompetitive nga inhibition, pananglitan, mahimong magpakita og huyang nga pagsabot sa enzyme binding, pagbasa sa graph, o kalainan tali sa affinity ug maximum nga rate sa reaksyon. Ang mapuslanong sistema kinahanglan makahimo nga molihok sa kilid o paatras imbes nga ihatag lang ang sunod nga aytem sa piho nga kapitulo.

Ang usa ka tubag mahimong daghang matang sa ebidensya

Ang katapusang tubag usa lang ka sinyales. Ang pagpasabot, pagsalig, bokabularyo, mga lakang sa kalkulasyon, ug tubag sa follow-up nga mga pangutana makapadayag kung nakasabot ba ang nagakat-on sa mekanismo o nakaila lang og pamilyar nga hugpong sa pulong. Ang kumpiyansang husto nga tubag nga adunay lohikal nga pagpasabot dili angay tratuhon nga sama sa husto nga paghanduraw.

Gigamit sa Robotutor kini nga ebidensya aron i-update ang mausab nga banabana sa pagsabot. Ang banabana angay mas masaligan latas sa gisubli ug lain-laing mga pagpakita kaysa human sa usa ka kalampusan. Kung dili tin-aw ang tubag, ang mas luwas nga sunod nga lakang kasagaran usa ka diagnostic nga pangutana nga nagbulag sa duha ka posibleng paghubad.

  • Kahusto: gisuportahan ba ang konklusyon?
  • Pangatarungan: anaa ba ang gikinahanglan nga mga lakang o hinungdanong koneksyon?
  • Pagsalig: nahiangay ba ang kasiguruhan sa kalidad sa pagpasabot?
  • Pagbalhin: magamit ba sa nagakat-on ang ideya kung mausab ang mga detalye sa nawong?
  • Pagkabag-o: nagpabilin ba nga mahinumdoman ang konsepto human molabay ang panahon?

Usa ka gipakita nga pananglitan: photosynthesis

Isipa nga ang usa ka nagakat-on nag-ingon nga ang tanum nga walay carbon dioxide dili makahimo og photosynthesis tungod kay dili masuhop ang suga. Naabot sa tubag ang husto nga kinatibuk-ang sangputanan apan gibutang ang kapakyasan sa sayop nga mekanismo. Ang binary nga grader mahimong magmarka niini nga sayop ug mopadayon. Ang adaptive nga tutor angay mailhan nga gisagol sa nagakat-on ang light reactions ug carbon fixation.

Ang mapuslanon nga follow-up dili laing pangutana sa kahulugan. Mahimo kining mangutana kung unsang mga reaksyon ang makapadayon sa mubo nga panahon sa hayag nga suga, unsay gihatag sa carbon dioxide sa Calvin cycle, ug ngano nga ang ATP ug NADPH lang dili makahatag og carbon alang sa asukar. Ang tumong mao ang pagpadayag sa utlanan tali sa duha ka konektadong proseso. Kung ipasabot sa nagakat-on kana nga pagbulag ubos sa giusab nga senaryo, ang sistema adunay mas maayo nga ebidensya kaysa sa gikan sa unang tubag.

Gamita ang feedback isip diagnostic, dili hukom

Human sa matag sesyon, irekord ang usa ka balik-balik nga sumbanan sa sayop imbes nga kolektahon ang matag pagtul-id. Ang mga pananglitan naglakip sa paglabay sa pag-convert sa unit, pagtratar sa korelasyon isip hinungdan, o pagngalan sa lagda nga wala gipadapat ang mga kondisyon niini. Parehasa ang sumbanan sa usa ka lihok nga masulayan sa sunod nga sesyon.

Balik sa samang konsepto human sa paglangan ug sa lahi nga porma. Ang matching nga aytem makasusi sa mga kalainan, ang mubo nga pagpasabot makasulay sa estruktura sa hinungdan, ug ang pangutana sa aplikasyon makasulay sa pagbalhin. Mapuslanon ang pagsubli kung kinahanglan nga mabawi ug matukod pag-usab sa nagakat-on ang ideya; ang pagsubli sa samang pulong makahimo og pamilyaridad nga walay molungtad nga pagsabot.

  • Ngalani ang sayop nga pagsabot sa yano nga pinulongan.
  • Pilia ang usa ka corrective nga representasyon o pananglitan.
  • Susiha pag-usab sulod sa usa o duha ka adlaw, unya balik human sa mas taas nga agwat.
  • Ipasaka sa magtutudlo o panguna nga tinubdan kung magpabilin nga dili makanunayon ang feedback.

Unsay mahimong masayop

Ang adaptive nga paglihok mahimong mapakyas kung dili tin-aw ang pangutana, masayop sa pagbasa ang modelo sa balidong pagpasabot, dili kompleto ang concept graph, o sobra ka lapad ang tumong sa nagakat-on. Ang sistema nga nag-adapt nga kumpiyansa gikan sa dili maayo nga ebidensya makahimo og mas daotang agianan kaysa sa fixed nga worksheet. Mao kini ang hinungdan nga hinungdanon ang mga kontrol sa feedback, gitipigan nga mga pangutana, mapasubli nga mga ebalwasyon, ug makita nga mga limitasyon.

Ang mga nagakat-on angay mohagit sa feedback nga supak sa kasaligang mga materyales sa kurso ug dili angay tratuhon ang banabana sa kahanas isip opisyal nga grado. Ang mga magtutudlo angay mogamit sa mga sinyales aron makahimo og hypothesis bahin sa kakulangan, unya kumpirmahon kini pinaagi sa pag-istorya o dugang nga trabaho sa dili pa maghimo og mahinungdanon nga desisyon.

Mga limitasyon ug angay nga paggamit

  • Ang mga bili sa kahanas mao ang banabana sa produkto, dili akreditadong mga grado, diagnosis, o garantiya sa pagpabilin.
  • Ang gihimo nga mga pangutana ug ebalwasyon mahimong dili tin-aw o sayop.
  • Ang kalidad sa adaptasyon nagdepende sa tumong, concept map, kasaysayan sa ebidensya, ug paglihok sa modelo nga anaa sa tinuig nga panahon.