ISSN 1392-0561. INFORMACIJOS MOKSLAI. 2011 56

42

nuotolinio mokymosi stilių personalizavimas

saulius preidysVilniaus universiteto Matematikos ir informatikos instituto doktorantasVilnius University Institute of Mathematics and Informatics, PhD studentAkademijos g. 4, LT-08663 VilniusEl. paštas: saulius.preidys@esec.vu.lt

leonidas sakalauskasVilniaus universiteto Matematikos ir informatikos instituto profesorius, habil. daktarasVilnius University Institute of Mathematics and Informatics, Professor, Habil. Dr.Akademijos g. 4, LT-08663 VilniusEl. paštas: sakal@ktl.mii.lt

Mokymosi stiliai yra skirtingi. Kai kurie teikia pirmenybę klausymui ir kalbėjimui, kiti teksto analizei arba mokosi pasitelkę vaizdines priemones. Tačiau daugumos studentų mokymosi stilius yra mišrus. Ypač tai aktualu žinoti kuratoriams ir kursų autoriams, dirbantiems su studentais, studijuojančiais nuotoliniu būdu: reikiamai parengta mokymosi medžiaga, suasmenintos užduotys ir asmeniški ko-mentarai padės studentui greičiau pasiekti iškeltus kurso tikslus ir uždavinius. Šiame straipsnyje autoriai, remdamiesi Honey ir Mumfordo (1992) sukurta tipologija, nagrinėja mokymosi stilių nusta-tymą ir vizualizavimą, analizuodami studentų veiklą virtualaus mokymosi aplinkose ir sukauptiems duomenims taikydami duomenų gavybos metodus.

temos aktualumas

Prieš planuodami rengti bei teikti nuotolinio mokymosikursą,jorengėjaituriatsižvelgtiįtai,kad studijųmetodai yra skirtingi: vieni prade-da skaitytipateiktąmedžiagą iš eilės, kiti per-žiūritiknesuprantamasvietas,tretipersikeliaįvirtualiasdiskusijas irpan.Todėl, išanalizavusmokymosi veiksmus ir besimokančiojo stilių,vėliau jamgalima pateikti suasmenintąmoky-mosimedžiagą,parinktigeresniuskursopatei-kimo metodus (Preidys, Sakalauskas, 2010). Toksmokymoorganizavimaspagerintųstudijųkokybęirleistųsiektigeresniųrezultatų.

Tradiciniame mokyme dėstytojas ar kursokuratoriusgalinesunkiaiįžvelgtiįdėtaspastan-gas, nustatyti, ar studentas mokėsi visą laiko-tarpį, išsiaiškintimokymosi stilių.Tačiau nau-dojant virtualaus nuotolinio mokymo aplinkas (VMA), tai padaryti yra sunku. Populiariausios virtualaus mokymo aplinkos yra „Moodle“,„BlackBoardVista“ar„Sakai“.Visosšiossiste-mosleidžianetikskelbtimokomąjąmedžiagą,

organizuoti studentųtestavimą,betirstebėtijųveiksmus VMA.

Literatūrojeyraaprašytanemažaimokymo-sistiliųmodelių.PagrindiniaimokymosistiliaiyraKolbo(1984),HoneyirMumfordo(1992),Pasko (1976), Felderio ir Silvermano (Graf,Sabine et al., 2009).

Šiame straipsnyje autoriai, savo tyrimuose naudodami duomenų gavybos metodus pagalHoneyirMumfordosukurtątopologiją,sudarėmokymosi stilių nustatymo modelį virtualausmokymo aplinkose.

darbo naujumas, susiję tyrimai

Nustatyti mokymosi stilių kurso pradžiojeyra labai svarbus edukologinis elementas, norint siektigerųstudijųrezultatų.Tamnaudojamidumetodai: bendravimo ir automatinis (Dimitrios, Botsios,2007).Taikantpirmąjįmetodą,studen-tai turiatsakyti įmokymosistiliausnustatymoanketosklausimus.Dėstytojasapdorojęsrezul-tatuspriskiriastudentąprievieno ar kito moky-

43

mosi stiliaus. Nustatant mokymosi stilius ant-ruojumetodu, atsisakoma savęs vertinimo ap-klausosanketos.Taileidžiaobjektyviauvertintitiriamuosius, nes išvengiamagalimųklaidingųatsakymų.Naudojantis automatiniumokymosistiliųnustatymometoduanalizuojamistudentųveiksmai,kaupiamainformacijąapiejųelgseną,ieškomapanašumų.

Automatiniam mokymosi stiliaus nusta-tymui labai tinka virtualiose mokymo terpėse(VMA) sukaupti vartotojų veiksmai. Tarp po-puliariausiųVMAgalima išskirti „BlackBoardVista“ ir „Moodle“ sistemas.Virtualiosmoky-moaplinkosplačiai naudojamosmokymome-džiagaiskelbtiirstudentamsbendrauti.Šisįran-kissuteikiadėstytojuigalimybęnetiklanksčiaipateikti mokomąją medžiagą, lengvai atliktistudentųžiniųpatikrą,betirstudentuidalyvau-ti bendrose diskusijose, sinchroninių pokalbiųkambariuose,kurtisavotinklaraščius(BLOG),peržiūrėti parengtus paskaitų vaizdo įrašus,naudotis elektroninio pašto paslaugomis ir pan. Taitaippatpuikusstudentųveiklosstebėjimoirgautosinformacijosinterpretavimoįrankis.

Dauguma dėstytojų ir kuratorių, norėdaminustatytimokymosistilių,savoveiklojenaudojabendravimometodą.Taippatdalismokslininkųsavo darbuose analizuoja šį būdą.Kita,mažes-nė, mokslininkų grupė, naudojanti automatinįmokymosi stiliausnustatymometodąvirtualausmokymo aplinkose, remiasi šiais modeliais: Felderio ir Silvermano modelius taiko mokslininkai Graf ir Kishuk (2006), Özpolat ir Gözde(2009),Kolbomodelius–Georgiou ir Botsios (Felder,Silverman, 1988), Richmond irCummings (2005).

Honey ir Mumfordo mo-kymosi stilių nustatymo mo-deliui naudojamas bendravimo metodas, t. y. kurso pradžiojepateikiami įvairūs klausimynai(Honey & Mumford Learning Styles Questionnaire; Duff, Duffy,2002), įkuriuosatsakiusnustatomas mokymosi stilius.

Automatiniaimokymosi stiliaipagal šiąmeto-dikąnebuvonagrinėjami.

honey ir mumfordo mokymosi stiliaus modelis

Šiuo metu mokymosi stilių tyrimuose do-minuoja Honey ir Mumfordo (1992) sukurta tipologija.Šieautoriaiidentifikavoketurismo-kymosi stilius, kuriųkiekvienas asocijuojamassu pirmenybės teikimu konkrečiammokymosiciklo etapui (1 pav.).

Toliau trumpai bus aprašyti visųmokymosistiliųdalyviaipagalHoneyirMumfordomodelį.

veikėjas

Veikėjas visiškai ir be įspėjimo pasineria įnaująpatirtį. Jampatinka išbandytikąnors„čiairdabar“irjisnoriaidalyvaujaeksperimentuose.Jis atviras, neskeptiškas ir kupinas entuziazmo. Jo filosofija–„ašpabandysiuviskąpadaryti“.Linkęspirma veikti ir tik po to analizuoti pasekmes. Kai tik susijaudinimas atlikus užduotį nuslūgsta,jis pradeda nekantriai laukti naujos užduoties.Pražystagavęsnaujųproblemųiššūkį,ovykdy-mas ir ilgalaikis naudojimas to, kas jau padaryta, nusibosta.Jislabaikomunikabilus,nuolatįsitrau-kiaįdarbąsukitaisžmonėmis,tuopatmetumė-gindamassutelktivisąveikląsavorankose.

1 p a v. Honeyo ir Mumfordo mokymosi stiliaus modelis (1992)

IV etapasNaujos patirties

įgijimasPragmatikas

I etapasPatirties įgijimas

Aktyvistas

II etapasPatirties apžvalgaReflektuotojas

III etapasIšvadų darymas

Teoretikas

44

Reflektuotojas

Reflektuotojasstengiasilaikytisatokiaunuoaktyviosveiklos,kadgalėtųapgalvotisituacijąirpanagrinėtijąįvairiaispožiūriais.Nuodugniemsapmąstymams jis naudoja savarankiškai su-kauptus ir iš kitų žmonių gautus duomenis.Skrupulingatiriamųduomenųatrankairanalizėjamturipagrindinęreikšmę,todėlstengiasikiekįmanomaatidėtigalutiniosprendimopriėmimą.Jofilosofija–atsargumas.Taipaskendęsapmąs-tymuosežmogus,besistengiantisišnagrinėtivi-sus niuansus ir potekstes ir tik paskui imtis vei-klos. Jampatinka aptarimų ir pasitarimųmetustebėti kitų veiksmus, klausytis jų ir suvoktidiskusijosesmę. Jis siekia liktinepastebėtas iratrodo abejingas, tolerantiškas ir šaltakraujiš-kas.Reflektuotojuijopatiesveiksmai–taidalisplatauspaveikslo, apimančiopraeitį ir dabartį,savopatiesirkitųžmoniųstebėjimą.

teoretikas

Teoretikas remdamasis stebėjimais ir patir-tiesrefleksijaformuojakartaisganasudėtingas,bet logiškai korektiškas teorijas. Jis nagrinėjaproblemas vertikaliai, etapais, vadovaudamasis logika,sujungiapavieniusfaktusirstebėjimusįdarnias teorijas, siekia tobulumo ir nenurimsta, kolvisiduomenysnebusklasifikuotiirįtrauktiįracionaliąschemą.Jampatinkaanalizėsirsin-tezėsprocesas,sekasikurtifundamentiniusspė-jimus, teorijas,modelius irsisteminįmąstymą.Jofilosofijagrindžiama racionalumu ir logika:„tailogiška,vadinasi, teisinga“.Dažniausiaijoužduodami klausimai: „Ar tai turi prasmę?“,„Kaiptaiatitinka...?“,„Kokiospagrindinėsprie-laidos?“.Jisstengiasibūtinešališkas,analizuotiirlaikytisracionalausobjektyvizmo.Jopožiūrisį problemas grindžiamas logika. Tai jo „men-talinėnuostata“irjisgriežtaiatmetaviską,kasjosneatitinka.Teikiapirmenybęmaksimalizmuiir jaučiadiskomfortą, susidūręs su subjektyvianuomone,negriežtaismąstymometodais irki-tokias„lengvabūdiškais“dalykais.

pragmatikas

Pragmatikas entuziastingai išbando idėjas,teorijasirtechnikas,kadpraktiškainustatytųjųveiksmingumą. Jis ryžtingai ieškonaujų idėjų,išnaudoja visas galimybes pritaikyti jas ekspe-rimentuose.Mėgsta sėkmę, greitai ir ryžtingaiįgyvendinaidėjas,kuriosjįpatraukia.Nekenčiailgųapmąstymųirbegaliniųdiskusijų,taiprak-tiškas,žemiškasžmogaus,kurispriimakonkre-čiussprendimusirįveikiaproblemas.Jofiloso-fija: „Visada yra geresnis būdas“ ir „Jeigu taiveikia–taiyragerai“.

Eksperimentas

Atliktame tyrime buvo naudota populiariau-sia pasaulyje atvirojo kodo virtualaus mokymo aplinka„Moodle“.

Kaip ir bet kuri kita virtuali mokymosi aplin-ka,„Moodle“visusstudentųveiksmusfiksuojaduomenųbazėslentelėse.„Moodle“aplinkąsu-darodaugiaukaip200lentelių.Dalyješiųlente-liųkaupiamivisistudentųveiksmai,iškuriųvė-liau vartotojams bei kuratoriams pateikiami sta-tistiniaiduomenys: studentųprisijungimaiprievienoarkitomokymosiištekliaus,jųpraleistaslaikas kiekvieno prisijungimo metu ir pan.

Tyrimui reikalingai testinei studentų aibeisudaryti buvo naudojamas Honey ir Mumfordo mokymosistiliųatpažinimomotestas,įkurįat-sakė60studentų.

Duomenims surinkti buvo naudota duome-nųbaziųvaldymosistemaMySQL5.0,duome-nųperkodavimas,atrankairskaičiavimaibuvoatlikti naudojant PHP programavimo kalbą.Parengti duomenysbuvoperkelti į elektroninęskaičiuoklę„MSExcel2007“,oduomenųgavy-bosmetodaitaikominaudojantįrankį„MSSQL2008DataMiningAdd-InsforMSExcel2007“.Šis įrankis buvopasirinktas neatsitiktinai – jisleidžiavaizdžiai irnesudėtingaiatliktiduome-nųanalizėsveiksmus,taikantduomenųgavybosmetodus, taip pat išbandyti jo galimybes prieš pradedantdėstytistudentams.

45

duomenų gavybos įrankis „ms sQl server 2008 data mining Add-Ins for ms Excel 2007“

„MSSQLServer2008DataMiningAdd-InsforMSExcel2007“ įrankisyranemokamas,ta-čiaunorint juonaudotisreikiaturėti įdiegtąnetik„MSExcel2007“,betir„MSSQLServer“2005ar2008su„AnalysisServices“.Šisįran-kis yra labai patogus dėl naudojimo paprastu-mo. Visas valdymas vyksta naudojant vedlius, kurie veikia gana paprastai, vartotojui parinkus pagrindinius nustatymus, be to, gautiems rezul-tatamsvizualizuotinaudojamanemažaigrafiniųgalimybių.Grafinispateikimasleidžiavartotojuigreičiau ir patogiau suprasti gautus rezultatus,darytiišvadas(Stravinskienėirkt.,2010).Kitasįrankiopatogumas tas,kad jis leidžiasusikurtiduomenųanalizėsmodelius,juostestuoti,išsau-goti ir pritaikyti kitiems duomenų rinkiniams.Rezultatai atvaizduojami histogramomis ir gra-finiaissprendimųmedžiais.

Šisįrankisturidaugduomenųgavybosme-todų (prognozavimas, klasifikavimas, loginėregresija,klasterizavimas,NaiveBaye’salgori-tmas,asociacijųtaisyklėsnustatymas),papildo-mai integruoti specifinių uždavinių algoritmai,

pavyzdžiui,prekiųkrepšeliouždavinysirlente-lėsužpildymaspagalpavyzdį(2pav.).

testinių duomenų parengimas

Testinėsstudentųgrupėsmokymosistiliamsnustatyti buvo naudojamas remiantis Honey ir Mumfordo metodika parengtas testas. Šį testąsudarė40klausimų,kurietaippatbuvopaskelb-tiVMA„Moodle“.Įklausimusatsakė60trečiokursoversloirreklamosvadybosstudentų,kurievirtualaus mokymo aplinkoje studijavo jau apie metus ir šioje aplinkoje buvo sukaupta daug in-formacijos apie jų veiksmus. Studentų atsaky-mai buvo apskaičiuoti ir vizualizuoti (3 pav.).Kaip matome, nors kiekvienas studentas mo-kosi ne vienu stiliumi, tačiau vyraujantis yravienasarbadu.Šioje studentųgrupėjevyraujapragmatikoirreflektuotojostilius.Vieniemsjispasireiškiadaugiau,tačiaukaikuriemsstuden-tamsbūdingesnisiraktyvistoarbateoretikomo-kymosistiliai.Tai reiškia,kad testinėstudentųgrupėapimavisusmokymosistilius.

Išrinkęstudentųveiksmusvirtualausmoky-moaplinkojeirpriskyręjiemsvyraujantįmoky-mostiliųišatliktotesto,duomenisperkėlėmeį„MSExcel“lentelę(2lentelė).

2 p a v. Duomenų gavybos įrankis „MS SQL Server 2008 Data Mining Add-Ins for MS Excel 2007“

3 p a v. Studentų grupė�s mokymosi stiliai, nustatyti taikant testą, parengtą pagal Honey ir Mumfordo metodiką

Pragmatikas

Teoretikas

Aktyvistas

Reflektuotojas

46

surinktų duomenų parengimas

Eksperimentui atlikti buvo naudojami 125 „Moodle“ kursai, į kuriuos buvo registruoti1355 studentai. Šie kursai teikiami Vilniaus ko-legijosdieninioirneakivaizdinioskyriausįvai-rių studijų programų studentams. InformacijaapiestudentųveiksmusVMAyrasaugomake-liosereliacinėselentelėse.Kadšiuosduomenisbūtų galima analizuoti duomenų gavybosme-todais, reikėjo atitinkamai parengti pradiniusduomenis.Naudojantminėtąsiaslenteles,buvosuformuotaplokščialentelė,kuriosduomenimsjau galima taikyti duomenų gavybosmetodus.Tyrėjai stebėjo,kaipnaudojami tieVMAįran-

kiais,kurieparodostudentųveiklosypatumus.Kaikuriųįrankiųbuvoatsisakytadėllabaimažojųnaudojamumo.Pirmojelentelėjematomeat-rinktusstudentųveiklospožymius,iškuriųbuvosprendžiama apie studento mokymosi stilių irveiksmus(1lentelę).

Kaip jau buvo minėta, atlikę reikalingusskaičiavimus,agreguotusduomenisperkėlėmeįelektroninęskaičiuoklę„MSExcel2007“.Šiojelentelėjematome,kaipaktyviaistudentaidalyva-vostudijųprocese,kokiusmokymoištekliusnau-dojo studijoms ir kokiam mokymosi stiliui buvo priskirtipagalbendravimo(testavimo)metodą.

Pritaikę tuos pačius duomenų rinkimo irparengimo duomenų gavybos metodams tai-

kyti algoritmus, surinkome mokymosi stilių nustatymoteste nedalyvavusių studentųveiklos VMA duomenis. Jie perkeliami ir saugomi kito-je „MSExcel“ lentelėje. Šiųlenteliųskirtumasyratiktoks,kadpirmojelentelėjepriekie-kvieno studento yra vaizduo-jamas jo mokymosi stilius, o naujai sudarytoje 3 lentelėjemokymosistiliausnėra.

Prieš pradedant taikyti duomenų gavybos įrankiusturimiems duomenims, šios dvilentelėssujungtosįvieną.Skaičiavimai buvo atliekami

1 l e n t e l ė

Eil. Nr. požymis Reikšmė

1 Student Studento unikalus kodas2 Assignment Darbassupateiktomisužduotimis3 Blog Asmeniniožiniaraščio(BLOG)įrankiopanaudojimas4 Course StudentųprisijungimųprieVMAskaičius5 Forum Virtualiųdiskusijųįrankis6 Glossary Mokymotikslaiiruždaviniai7 Questionnaire Dalyvavimasdėstytojopateiktoseapklausose8 Quiz Testaiirsavikontrolėstestai9 Resource Darbassupateiktamokomąjąmedžiaga

10 Upload Užduočiųsprendimųpateikimas11 User StudentoveiksmųVMAperžiūra12 Style Studentomokymostilius,nustatytaspagalklausimyną.

2 l e n t e l ė

47

3 l e n t e l ė

4 p a v. Duomenų analizė�s metodo „Fill From Example“ naudojimas

minėtuoju„MSExcel“įrankiu–„MSSQL2008DataMiningAdd-InsforMSExcel2007“. Jame pasirinkusįrankį„FillFromExample“(4pav.)buvoanalizuojamatestinėstudentųaibėirpagalšiąaibęsukurtasmodelisbuvotaikomaspagrin-dineistudentųaibeitirti.

Rezultatai

Duomenų gavybos įrankiui, išanalizavustestinėsstudentųaibėsveiksmusvirtualausmo-kymo aplinkoje, rasti modeliai buvo pritaikyti pagrindineistudentųaibeiirkiekvienasstuden-tas,užpildęsstulpelįStyle, buvo priskirtas kon-krečiammokymosistiliui.Rastimodeliaivaiz-duojami 5 paveiksle.

Analizuojant gautus modelius pastebima, kad studentai, kuriems buvo priskirtas aktyvis-tomokymostilius,daugiausiaišvisųkitųbuvoprisijungę prie savo kurso virtualausmokymoaplinkoje. Prisijungimo skaičius patenka į in-tervalą 19,978–44,230. Tai įrodo jų, kaip ak-tyvių studentų,mokymosi stilių.Tačiau ne tikprisijungimų skaičius rodo jų aktyvumą – šiestudentaidaugiausiakartųdomėjosiirmokymoištekliais (angl. resource).

Pragmatikų veiksmams būdingas pastovu-mas.Jųprisijungimainedažni,tačiaujiebandosurastipraktiškusVMAobjektųpanaudojimus,atliekaužduotis(angl.assignments), mokymosi medžiagosnesistengiaskaityti,bandoviskąpa-siekti praktiškai. 5 p a v. Vizualizuoti rezultatai, gauti pritaikius

„Fill From Example“ duomenų analizė�s metodą

48

Reflektuotojai nėra aktyvūs. Nuodugniemsapmąstymams jie naudoja savarankiškai su-kauptusiriškitųžmoniųgautusduomenis.Taiakivaizdžiaimatytiirišgautųmodelių–jųvei-klaremiasi tikkomunikacijosobjektųnaudoji-mu. Reflektuotojai stebi diskusijas, apklausosrezultatus,labaidažnai–atliktotestorezultatusir analizuoja klaidas.

Teoretikairemiasistebėjimaisirpatirtiesref-leksija.Išgautųrezultatųmatyti,kadjiedomisiir pateiktais mokymosi ištekliais, stebi ir anali-zuojaužduotis, testus.Tačiaudaugiaupasakytiapieteoretikusyrasunku,nestambūtinaatliktiišsamesnius tyrimus.

praktinis tyrimo rezultatų taikymas

Šio tyrimo rezultatai buvo pritaikyti prakti-koje.2011metaiskovo20–balandžio2dienomisVilniaus kolegijoje vyko intensyvus projektas WISDOM’2011 (Web Information System Data Organisation Modelling, http://wisdom2011.viko.lt),kuriamedalyvavo60studentųišdevy-niųEuroposšalių.Dvisavaitesstudentaidirbogrupėmis, analizavosaitynesukauptusduome-nis, taikė jiems duomenų gavybos metodus.Prieš atvykdami į Lietuvą, visi turėjo atliktinamųužduotis,kuriosbuvoparengtos„Moodle“virtualausmokymoaplinkoje.ProjektorengėjaipriešpatstudentamsatvykstantįLietuvąsurin-kovisusjųveiklosįrašusirpritaikęankstesnia-me tyrime gautus mokymosi stilių modelius,nustatėjųmokymosistilius.Atsižvelgiantįre-zultatusbuvosudaromosdarbogrupės.Vykstantprojektoveikloms,grupėsbuvostebimosirvėlfiksuojama jų narių veikla. Šio praktinio tai-kymo rezultatų duomenimis, apie 70 procentųaktyvistųtapogrupėslyderiais–ėmėsiskirstytidarbusgrupėsnariams,siūlėinformacijospaieš-kosmetodus,labaiaktyviaidalyvavokultūrinė-je veikloje.

Kitųmokymosi stilių apie 30–40 procentųatstovų atitiko jiems priskirtus stilius. Šisma-žesnės atitiktiesprocentas aiškinamas tuo,kadnorint nustatyti kitus stilius reikia analizuoti ne tik prisijungimo prie konkretaus VMA ištekliaus laiką,betirveiksmustoprisijungimometu.Taibusatliekamavėlesniuosetyrimuose.

Pasibaigus šiam projektui, dalyviai buvo apklausti dėl darbo grupių sudarymo kokybės,ir tikmažasprocentas (apie5–8procentai) res-pondentųteigė,kaddarbogrupėsbuvosudarytosnepatenkinamai.Dalisjųnurodėkitaspriežastis:pavyzdžiui,užduotisturėjoatliktiirieškotiinfor-macijosneangliškaikalbančiųtautųinternetinė-sesvetainėse,todėlpageidauta,kadgrupėsebūtųžmonių,mokančiųirkitųkalbų,netikanglų.

Išvados

Šistyrimasdarkartąpatvirtino(Baziukaitė,2009; 2006), kad virtualaus mokymo aplinko-je sukauptiduomenysyrapuiki žaliava taikytiduomenų gavybos metodus. VMA saugomidideli informacijos klodai, kuriems pritaikius duomenųgavybosmetodus ir raduspaslėptuo-sius modelius, galima palengvinti ir studento, ir dėstytojodarbą.Šistyrimasįrodė,kadstudentomokymosistiliusnedaugkuokeičiasi jamstu-dijuojant įprastu būdu ar taikant šiuolaikinesinformacines komunikacines technologijas ir mokantis nuotoliniu būdu. Studento aktyvumąrodo ir paskaitos, ir veiksmai virtualaus moky-mo aplinkoje. Per paskaitas aktyvus studentas užduodadaugklausimų,aktyviaidalyvaujadis-kusijose,stengiasibūtigrupėslyderiu–toksjisyrairmokydamasisnuotoliniubūdu.

tolesni tyrimai

Kadbūtųgalimatiksliaunustatytimokymosistilių, ateityje numatoma taikyti kitus duomenųgavybosmetodus, iš jų ir asociatyvių taisykliųpaiešką, detaliau analizuoti studento veiksmuskiekviename mokymosi objekte. Pavyzdžiui,nagrinėjant asinchroninės komunikacijos veiks-mus,busgalimaišskirtinetikstudentųprisijun-gimoprietoobjektolaikąirskaičių,betirišsa-miaupaanalizuoti,kąjisveikėprisijungęs:skaitėdiskusijas,atsakėįjaupradėtasarpatsėmėsinau-jųdiskusijųiniciatyvos.

Atliktastyrimasleisplėtotisuasmenintomo-kymokoncepciją,t.y.kursodėstytojas,žinodamaskiekvienostudentoarstudentųgrupės(klasterio)mokymostilių,galėspateiktimokomąjąmedžia-gątaip,kadjąstudentaisuprastųgreičiausiai.

49

lItERAtūRA

BAZIUKAITĖ,D. (2009).Methods toEnhanceCapabilities of a Virtual Learning Environment. In H. M.Arabnia,A. Bahrami (eds.). Proceedings of International Conference on E-learning, E-business, Enterprise Information Systems, and E-goverment, CSREAPress,USA,p.30–36.

BAZIUKAITĖ,D.(2006).ApproachtoanAdap-tive and Intelligent Learning Environment, Advances in Computer, Information, and Systems Sciences, and Engineering. In Proceedings of IETA 2005, TeNe 2005 and EIAE 2005, Elleithy, K.; Sobh, T.; Mahmo-od, A.; Iskander, M.; Karim, M. (Eds.), Springer, xV, 399–406.

DIMITRIOS, A. Georgiou; BOTSIOS, Soti-riosD.(2007).Learning Style Recognition: A Three Layers Fuzzy Cognitive Map Schema.

DUFF, Angus; DUFFYU, Tim (2002). Psycho-metric properties of Honey & Mumford’s Learning Styles Questionnaire (LSQ). Personality and Indivi-dual Differences, vol.33(1),p.147–163.

FELDER, R.M.; SILVERMAN, L. K. (1988).Learning and teaching styles in engineering educati-on. Engineering Education, 78(7),p.674–681.

GRAF, S,Kinshuk. (2006). An approach for de-tecting learning styles in learning management sys-tems. Paper presented at the Proceedings of the inter-national conference on advances learning.

GRAF, Sabine, et al. (2009). Supporting Teachers in Identifying Students’ Learning Styles in Learning Management Systems: An Automatic Student Model-ling Approach. Educational Technology & Society, vol.12(4),p.3–14.

Honey & Mumford Learning Styles Questionnai-re. Peter Honey Publication.

HONEY, Peter; MUMFORD, Alan (1992). The manual of learning styles. Vol. 3. Maidenhead.

KOLB,N.A.(1984).Experiential learning: Ex-perience as the source of learning and development. Miestas, leidykla???

ÖZPOLAT,Ebru;Akar,GözdeB. (2009).Auto-matic detection of learning styles for an e-learning sys-tem. Computers & Education, vol.53(2),p.355–367.

PASAK,G. (1976). Styles and strategies of le-arning. British Journal of Educational Psychology, vol.46,p.128–148.

PREIDYS, S.; SAKALAUSKAS, L. (2010). Analysis of Students’ Study Activities in Virtual Le-arning Environments Using Data Mining Methods. Technological and Economic Development of Econo-my, vol.16(1),p.94–108.

RICHMOND, Aaron S.; CUMMINGS, Rhoda (2005). Implementing Kolb’s Learning Styles into Online Distance Education. International Journal of Technology in Teaching and Learning, vol. 1(1), p.45–54.

STRAVINSKIENĖ,Auksė, ir kt. (2010). Duo-menų gavybos įrankių pritaikymas mažose įmonė-se. Paper presented at the Information Technologies 2010, 16th International Conference on Information andSoftwareTechnologiesApril 21st –23rd2010.Kaunas: Kauno technologijos universitetas.

pERsonAlIzAtIon of lEARnIng stylEs In dIstAncE EducAtIon

saulius preidys, leonidas sakalauskas

S u m m a r y

Different learners have different styles of le-arning. Some of them give the priority to listening andspeaking,otherstotextanalysisorvisualtools.Nevertheless, the learning style of many learners is mixed.Tutorsandcoursecreatorsworkingwithdis-tance learners should be aware of this fact. Appro-priate learning materials, personalised assignments

and personal comments would help the learner in achieving the aims and objectives of the course. Re-ferring to Honey and Mumford (1992), the authors of the article analyse the determination and visualisation of learning styles, by tracking learners’ activities in virtual learning environments and using data mining methods.