Ενσωμάτωση γνωστικών θεωριών αιτιολόγησης και απομνημόνευσης σε λογισμικό ευφυών εκπαιδευτικών παιχνιδιών εικονικής πραγματικότητας
Authors: Μανός Κωνσταντίνος 
Published: August 2021

Ο κύριος σκοπός αυτής της διπλωματικής είναι να εξελίξουμε της τεχνικές μοντελοποίησης μαθητών που χρησιμοποιούνται από εκπαιδευτικό λογισμικό. Για να το πετύχουμε αυτό χρειαστηκε να υλοποιουθούν ένα σετ από διάφορα εργαλεία τα οποία με την σειρά τους αποτέλεσαν την βάση για το περιβάλλον ανάπτυξης και αξιολόγησης. Αυτά τα εργαλεία αποτελούνται από ένα Intelligent Tutoring System (ITS) το οποίο κρύφτηκε κάτω από ένα παιχνίδι εικονικής πραγματικότηταςμε το όνομα VR-Engage και ένα εργαλείο διαχείρισης (authoring tool) αυτής της πλατφόρμας με το όνομα VR-Integate.Μέσα στον VR-Engage ο μαθητής καλείται να εξερευνήσει 4 διαφορετικούς εικονικούς κόσμους στην προσπάθειά του να μαζέψει όλες τις χαμένες σελίδες από το Βιβλίο της Γνώσης. Ο κάθε κόσμος σχετίζεται με κάποιο διαφορετικό γνωστικό αντικείμενο (Μαθηματικά, Γεωγραφία, Γραμματική και Ορθογραφία). Για να βρει όλες τις σελίδες ο μαθητής πρέπει να περιηγηθεί σε λαβυρίνθους, να αντιμετωπίσει εικονικούς δράκους και να ανοίξει κλειδωμένες πόρτες απατώντας σε γρίφους που σχετίζονται με το αντίστοιχο γνωστικό πεδίο.Καθώς ο μαθητής "παίζει" το παιχνίδι, το σύστημα παρακολουθεί και καταγράφει όλες τις κινήσεις του και προσπαθεί να μεταβάλει το εικονικό περιβάλλον ώστε να κάνει την εμπειρία όσο το δυνατόν πιο ευχάριστη, εύκολα αλλά και αποδοτική. Με την χρήση του VR-Integate ο καθηγητής μπορούσε να σχεδιάσει τον δικό του κόσμο, να βάλει τους δικούς του γρίφους και να παρακολουθήσει την απόδοση των μαθητών. Σε αυτό το σημείο εμφανίστηκε η επιτακτική ανάγκη να μπορεί ο καθηγητής να "ελέγξει" την ποιότητα του "μαθήματος" πριν το δώσει στους μαθητές. Την λύση σε αυτό το σημείο την έδωσε η Γνωστική Ψυχολογία.Βασιζόμενοι σε μία αρχική έρευνα του Ebbinghaus (1998), επεκτήναμε το μαθητικό μοντέλο δίνοντας την δυνατότητα στο σύστημα να αξιολογεί και να παρακολουθεί την ικανότητα απομνημόνευσης τους μαθητή.Χρησιμοποιώντας αυτό το νέο μοντέλο, μπορέσαμε να κατασκευάσουμε εικονικούς πράκτορες οι οποίοι έπαιζαν το παιχνίδι από μόνοι τους βασιζόμενοι επάνω σε μαθητικά μοντέλα που αντιστοιχούν σε διαφορετικά προφιλ μαθητών. Με την χρήση αυτών των πρακτόρων, ο καθηγητής μπορούσε πια να αξιολογήσει το εικονικό "μάθημα" και να πάρει στατιστικά για το ποσο αποδοτικό είναι και πόσο εύκολο είναι να μάθουν οι μαθητές τα διάφορα γνωστικά αντικείμενα που εκείνος επιλέγει. Επί προσθέτως μπορούσε να κάνει όσες αλλαγές απαιτούνται για να μεγιστοποιήσει την απόδοση του μαθήματος.Προχωρόντας την χρήση του μοντέλου ένα βήμα παραπάνω, το ενσωματώσαμε στον VR-Engage για να μας ενημερώνει σε πραγματικό χρόνο για την απόδοση του μαθητή. Καθώς ο μαθητής κινείται στο εικονικό περιβάλλον, όλα τα δεδομένα τροφοδοτούνται στον εικονικό πράκτορα. Στην συνέχεια αυτός, χρησιμοποιώντας το προσωπικό μαθητικό προφίλ του χρήστη, μπορούσε να ενημερώσει το σύστημα σε πραγματικό χρόνο για την απόδοση του μαθητή στους διάφορους γρίφους. Με αυτή την πληροφορία το σύστημα αν έβλεπε ότι κάποια γνωστικά αντικείμενα ο μαθητής δεν τα μάθαινε, μετέβαλε τον εικονικό κόσμο με στόχο την επανάληψη αυτών και την μεγιστοποίηση της απόδοσης του μαθήματος.Με τις δύο αυτές διαφορετικές χρήσεις του επεκταμένου μαθητικού μοντέλου, για πρώτη φορά, ήταν δυνατόν να παραχθεί ένα εκπαιδευτικό παιχνίδι το οποίο όχι μόνο μπορούσε να αυτο-ελεγχθεί πριν την χρήση του σε πραγματικούς μαθητές, αλλά είχε και την δυνατότητα να παρακολουθεί σε πραγματικό χρόνο την απόδοση του μαθητή και να προσπαθεί να την μεγιστοποιήσει.