Learning in an Ambient Intelligent Environment. Towards Modelling Learners through Stereotypes
Anders Kofod‐Petersen, Sobah Abbas Petersen, Gunhild Griff Bye, Line Kolås, Arvid Staupe · Revue d intelligence artificielle · 2008
ABSTRACT. Ambient learning is an area that combines mobile learning, situated learning and context awareness, where the learners wish to learn anytime, anywhere and anyhow. The context of ambient learners is dynamic and they tend to engage in short bursts of learning, where the learning content must be adapted to the dynamic nature of their learning needs. One of the challenges of supporting such learners is the development of learner models that could be used to define the learning resources at any point in time. In this paper, we have considered stereotype modelling as a means of modelling ambient learners so that the learning resources could be quickly and efficiently adapted to the learner. RÉSUMÉ. L’apprentissage diffus est un domaine qui combine l’apprentissage mobile, l’apprentissage situé et l’attention au contexte, et où les apprenants souhaitent apprendre à n’importe quel instant, n’importe où, et de n’importe quellle manière. Le contexte des apprenants diffus est dynamique et ceux-ci tendent à s’engager dans de courtes explosions d’apprentissage où le contenu de ce qui doit être appris doit être adapté à la nature dynamique de leurs besoins en apprentissage. Un des challenges pour aider de tels apprenants est le développement de modèles d’apprenants utilisables pour définir les ressources à tout instant. Dans ce papier nous considérons le stéréotype modelé comme un moyen de modeler des apprenants diffus de sorte que les ressources d’apprendre puissent être adaptées à l’apprenant.