THIẾT KẾ VÀ ĐÁNH GIÁ VISUOGEOMETRY-TRAINER DỰA TRÊN MÔ HÌNH BKT CHO HỌC SINH LỚP 7: TRƯỜNG HỢP BÀI TẬP CHỦ ĐỀ HÌNH HỌC TRỰC QUAN

THIẾT KẾ VÀ ĐÁNH GIÁ VISUOGEOMETRY-TRAINER DỰA TRÊN MÔ HÌNH BKT CHO HỌC SINH LỚP 7: TRƯỜNG HỢP BÀI TẬP CHỦ ĐỀ HÌNH HỌC TRỰC QUAN

Đinh Quốc Nam* dqnam268@gmail.com Trường Trung học cơ sở Võ Trường Toản 11 Nguyễn Bỉnh Khiêm, phường Sài Gòn, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
Nguyễn Thị Hằng nguyennhangg1992@gmail.com Trường Trung học cơ sở Đặng Thúc Vịnh 1489/1, Đặng Thúc Vịnh, ấp 16, Đông Thạnh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
Trần Ngọc Anh Thư anhthu12102001@gmail.com Trường Trung học cơ sở Võ Trường Toản 11 Nguyễn Bỉnh Khiêm, phường Sài Gòn, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
Tóm tắt: 
Nghiên cứu này trình bày chi tiết về việc thiết kế và đánh giá ban đầu ‘VisuoGeometry - Trainer’, một hệ thống luyện tập hình học trực quan thích ứng dựa trên mô hình BKT (Knowledge Tracing theo Bayesian), nhằm giải quyết những khó khăn của học sinh lớp 7 trong việc học hình học trực quan tại Việt Nam. Phương pháp nghiên cứu ưu tiên tính sư phạm, tích hợp một ngân hàng câu hỏi, gồm các thành phần kiến thức (Ví dụ: tính thể tích hình lăng trụ, nhận diện tính chất của hình lập phương) và sai lầm phổ biến (Ví dụ: nhầm lẫn giữa diện tích xung quanh và thể tích, diễn giải sai hình biểu diễn 2D của vật thể 3D); một mô hình người học dựa trên BKT, nhằm theo dõi hiệu suất trên từng kĩ năng và một cơ chế thích ứng minh bạch, vận hành bởi mô hình BKT được thiết kế nhằm mô phỏng các quyết định của giáo viên. Kết quả chính từ một nghiên cứu thử nghiệm trên 8 học sinh cho thấy, thiết kế của hệ thống có hiệu quả trong việc cá nhân hóa lộ trình học, xác định thành công trong việc xác định điểm yếu cá nhân và điều chỉnh độ khó theo thời gian thực.
Từ khóa: 
học tập thích ứng
Hình học trực quan
tư duy về hình học không gian
Bayesian Knowledge Tracing (BKT)
công nghệ giáo dục.
Tham khảo: 

[1] Baker, R. S., Corbett, A. T. & Aleven, V. (2008). More accurate student modeling through contextual estimation of slip and guess probabilities in Bayesian knowledge tracing. In B. P. Woolf, E. Aïmeur, R. Nkambou & S. Lajoie (Eds.), Lecture Notes in Computer Science: Vol. 5091. Intelligent Tutoring Systems (pp. 406–415).

[2] Brusilovsky, P. & Peylo, C. (2003). Adaptive and intelligent web-based educational systems. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 13(2-4), 159–172.

[3] Clements, D. H. & Battista, M. T. (1992). Geometry and spatial reasoning. In D. A. Grouws (Ed.), Handbook of research on mathematics teaching and learning (pp. 420–464). Macmillan Publishing Co, Inc.

[4] Corbett, A. T. & Anderson, J. R. (1995). Knowledge tracing: A model of student learning. User Modeling and User-Adapted Interaction, 4(4), 253–278.

[5] Cổ Tổn Minh Đăng (2023). Đặc điểm và một số mô hình dạy học theo định hướng giáo dục thông minh. Tạp chí Khoa học Giáo dục Việt Nam, 19(05), 7–11.

[6] FMIT Institute (n.d.). Hệ thống Học tập Thích ứng là gì? FMIT Institute.

[7] Hohenwarter, M., Hohenwarter, J., Kreis, Y. & Lavicza, Z. (2008, July). Teaching and learning calculus with free dynamic mathematics software GeoGebra. Paper presented at the 11th International Congress on Mathematical Education, Monterrey, Mexico.

[8] Hwang, G. J. (2014). Definition, framework and research issues of smart learning environments - a context-aware ubiquitous learning perspective. Educational Technology & Society, 17(4), 221–233.

[9] McGuire, R. (2021). What is adaptive learning and how does it work to promote equity in higher education. Every Learner Everywhere.

[10] Pierce, R. & Stacey, K. (2010). Mapping pedagogical opportunities provided by mathematics analysis software. International Journal of Computers for Mathematical Learning, 15(1), 1–20.

[11] Sorby, S. A. (2009). Educational research in developing 3-D spatial skills for engineering students. International Journal of Engineering Education, 25(3), 439–449.

[12] Van De Sande, B. (2013). Properties of the Bayesian Knowledge Tracing Model. Journal of Educational Data Mining, 5(2), 1–8.

[13] VanLehn, K. (2011). The relative effectiveness of human tutoring, intelligent tutoring systems, and other tutoring systems. Educational Psychologist, 46(4), 197–221.

[14] Yudelson, M. V., Koedinger, K. R. & Gordon, G. J. (2013). Individualized Bayesian knowledge tracing models. In S. K. D’Mello, R. A. Calvo & A. Olney (Eds.), Proceedings of the 6th International Conference on Educational Data Mining (pp. 171 178). International Educational Data Mining Society.

[15] Zhu, Z. T., Yu, M. H. & Riezebos, P. (2016). A research framework of smart education. Smart Learning Environments, 3(1), 1–17.

Bài viết cùng số