Effective Diagnostic Feedback for Online Multiple-Choice Questions - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2012

Effective Diagnostic Feedback for Online Multiple-Choice Questions

Ruisheng Guo
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1008042
Dominic Palmer-Brown
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1008043
Sin Wee Lee
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1008044
Fang Fang Cai
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1008045

Résumé

When students attempt MCQs (Multiple-Choice Questions) they generate invaluable information which can form the basis for understanding their learning behaviours. In this research, the information is collected and automatically analysed to provide customized, diagnostic feedback to support students’ learning. This is achieved within a web-based system, incorporating the SDNN (Snap-drift neural network) based analysis of students’ responses to MCQs. This paper presents the results of a large trial of the method and the system which demonstrates the effectiveness of the feedback in guiding students towards a better understanding of particular concepts.
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978-3-642-33409-2_33_Chapter.pdf (439.9 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01521425 , version 1 (11-05-2017)

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Paternité

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Citer

Ruisheng Guo, Dominic Palmer-Brown, Sin Wee Lee, Fang Fang Cai. Effective Diagnostic Feedback for Online Multiple-Choice Questions. 8th International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations (AIAI), Sep 2012, Halkidiki, Greece. pp.316-326, ⟨10.1007/978-3-642-33409-2_33⟩. ⟨hal-01521425⟩
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