Supporting Social Interaction, Repetition & Question Sequence in a QA Platform
Abstract
De siste årene har databasert læring blitt en hyppig metode for å ta til seg og repetere kunnskap. Mens disse digitale løsningene tilbyr økt engasjement og motivasjon for elever, mangler de ofte den sosiale interaksjonen som kommer fra diskusjoner gjennom ansikt-til-ansikt og samarbeid. Lukkede spørsmål som vanligvis brukes i digitale spørsmål-svar-systemer begrenser muligheten for anvendt selvforklaring og dypere forståelse.
Hovedmålet med denne masteroppgaven er å utforske hvordan man kan integrere vokal sosial interaksjon med digital spørsmål-svar-læring, som har fokus på å bevare kunnskap og sekvenseringen av spørsmål. For å oppnå dette undersøker vi effektene og måtene for å inkludere sosial interaksjon, undersøker påvirkningen av spørsmålsrekkefølge og vanskelighetsgrad, og utforsker metoder for å støtte hukommelse og kunnskapsbevaring. For å finne ut av dette tok vi i bruk en iterativ designprosess med brukertesting som inkluderte observasjoner og kvalitative intervjuer for evaluering.
Våre funn viser at å inkludere åpne spørsmål, kombinert med et demokratisk avstemningssystem for å klassifisere vokalt gitte svar, og muligheten for en administrator til å styre læringstempoet, skaper diskusjoner og forbedrer sosial interaksjon. Vi oppdaget at rekkefølgen spørsmålene blir presentert i vekket brukerengasjement. Dette var påvirket av faktorer som vekslende eller blokkert øving og spillerens nåværende prestasjoner. I tillegg utnyttet vi spørsmåls vanskelighetsgrad for å tilpasse seg brukerens kunnskap som videre utfordrer brukerne på en optimal måte, fremmer motivasjon og skaper en tilstand av høy konsentrasjon og glede. Hukommelse og kunnskapsbevaring ble tilrettelagt gjennom statistiske anbefalinger og repetisjonsspørsmål gitt. Dette oppfordret brukere til å prestere bedre og engasjere seg med læringsmaterialet gjentatte ganger.
Ved å inkludere åpne spørsmål og et demokratisk avstemningssystem kan pedagoger forbedre sosial interaksjon og læringsopplevelser. Videre kan spørsmål tilpasses ved å vurdere rekkefølge og vanskelighetsgrad for å optimalisere individuell engasjement og motivasjon. Skreddersydde repitisjonsspørsmål og analyser, i digitale læringssystemer, kan forbedre læringsresultater. In recent years, computer-based learning has become a frequent method of acquiring and repeating knowledge. While these digital solutions offer enhanced engagement and motivation for learners, they often lack the social interaction inherent in face-to-face discussions and collaborations. Closed questions commonly used in computer-based question-answer (QA) systems limit the opportunity for applied self-explanation and deeper understanding.
The primary objective of this Master's thesis is to explore the integration of vocal social interaction with computer-based QA learning, emphasizing knowledge retention and utilizing question sequencing. To achieve this, we investigate the effects and ways of including social interaction, examine the influence of question order and difficulty, and explore methods for supporting recall and memory retention. Employing an iterative design process, we conducted user testing, incorporating observations and qualitative interviews for evaluation.
Our findings demonstrate that the inclusion of open-ended questions, coupled with a democratic voting system to classify vocally provided answers, and allowing an administrator to guide the pace of the learning experience, facilitates discussions and enhances social interaction. We discovered that the order in which questions are presented sparks user engagement, influenced by factors such as interleaved or blocked practice and the player's current performance. Additionally, we leveraged question difficulty to establish personalized learning paths that challenge users appropriately, fostering motivation and creating a flow state. To support recall and memory retention, we provided statistical recommendations and repetition questions, encouraging users to strive for better performance and engage with the learning material repeatedly.
By incorporating open-ended questions and a democratic voting system, educators can enhance social interaction and foster deeper learning experiences. Furthermore, by considering question order and difficulty, personalized learning paths can be created to optimize individual engagement and motivation. Tailored repetition and analysis, within computer-based learning systems, can effectively enhance learning effectiveness.