{"id":86,"date":"2023-11-30T17:30:21","date_gmt":"2023-11-30T17:30:21","guid":{"rendered":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/chapter\/smart-lms\/"},"modified":"2024-01-31T11:47:32","modified_gmt":"2024-01-31T11:47:32","slug":"smart-lms","status":"publish","type":"chapter","link":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/chapter\/smart-lms\/","title":{"raw":"Pametni LMS (sistemi za upravljanje u\u010denja)","rendered":"Pametni LMS (sistemi za upravljanje u\u010denja)"},"content":{"raw":"<h3 dir=\"ltr\">E-u\u010denje\u00a0in sistemi za upravljanje u\u010denja (LMS)<\/h3>\n<p class=\"no-indent\">\u0160tevilo uporabnikov e-u\u010denja nenehno nara\u0161\u010da. Izraz se nana\u0161a na u\u010denje, podprto s tehnologijami, v okoljih, kjer so u\u010ditelji (pedagogi, mentorji) in u\u010denci oddaljeni v prostoru in\/ali \u010dasu. Cilj e-u\u010denja je izbolj\u0161anje praks pou\u010devanja, predvsem pa oplemenitenje u\u010dne izku\u0161nje u\u010dencev.<\/p>\n<p class=\"indent\">Zaradi razmaha tehnologij je danes najbr\u017e primerneje govoriti o <em>sistemih in platformah za izvajanje e-u\u010denja,<\/em> kot o posameznih orodjih. Sistemi e-u\u010denja so rezultat integracije razli\u010dnih programskih orodij, gradnikov ekosistema, ki omogo\u010da izkori\u0161\u010denje pro\u017enih, prilagodljivih u\u010dnih poti. Sistemi e-u\u010denja lahko olaj\u0161ajo upravljanje z u\u010dnimi procesi in z izvedbo samih \u0161olskih ur (predavanj). Omogo\u010dajo ocenjevanje u\u010dencev, ustvarjanje poro\u010dil, oblikovanje vsebin in njihovo organizacijo ter komunikacijo med u\u010ditelji in u\u010denci. Med najpogosteje uporabljenimi sistemi za e-u\u010denje so <em>sistemi za upravljanje u\u010denja <\/em>(LMS) (npr. Moodle, Edmodo).<\/p>\n<p class=\"indent\">Sistemi LMS so spletni programi (aplikacije), zasnovani za upravljanje u\u010dnega procesa<sup>1<\/sup> na razli\u010dnih ravneh, na razli\u010dnih podro\u010djih in na razli\u010dne na\u010dine. Lahko jih opredelimo kot u\u010dna okolja, v katerih se izvajajo u\u010dne aktivnosti in orodja, aktivnosti in orodja za vrednotenje dose\u017ekov, u\u010dne vsebine ter interakcije med vrstniki in\/ali u\u010denci in u\u010ditelji. V nekaterih definicijah so LMS opredeljeni kot platforme, ki lahko vklju\u010dujejo kompletne sisteme za upravljanje vsebin ali posameznih u\u010dnih te\u010dajev, portale itd.<sup>2<\/sup>.<\/p>\n\n<h3 dir=\"ltr\">LMS in UI: pametni LMS<\/h3>\n<p class=\"no-indent\">Z razvojem UI je \u0161ir\u0161e podro\u010dje izobra\u017eevanja (\u0161e posebej pa sistemi LMS) postalo izjemno obetavno za uporabo te revolucionarne novosti<sup>3<\/sup>. Zaradi funkcionalnosti, ki jih podpira UI, sistemi LMS predstavljajo prenovljeno u\u010dno orodje, ki lahko zadovolji dve temeljni zahtevi izobra\u017eevanja prihodnosti: personalizacijo in prilagajanje<sup>4<\/sup>. Rezultat kombinacije sistema LMS in UI je <em>pametni LMS (SLMS).<\/em><\/p>\n<p class=\"indent\">U\u010dinkovit SLMS je sistem, katerega algoritmi zagotavljajo in pridobivajo informacije iz treh temeljnih virov znanja: a) u\u010denca, b) pedagogike in c) posameznega predmetnega podro\u010dja. S pridobivanjem informacij o preferencah u\u010dencev, njihovih \u010dustvenih in kognitivnih stanjih ter dose\u017ekih in ciljih (a) lahko SLMS izvaja tiste u\u010dne strategije (b), ki so najbolj u\u010dinkovite (posebne vrste ocenjevanja, sodelovalno u\u010denje itd.) za u\u010denje znotraj dolo\u010denega predmetnega podro\u010dja (c), npr., teorija geometrije, matemati\u010dne operacije, fizikalni zakoni, analiza besedila itn<sup>4<\/sup>.<\/p>\n<p class=\"indent\">SLMS torej lahko opredelimo kot u\u010dni sistem, ki\u00a0<strong>prilagodi<\/strong> vsebino glede na znanje in ve\u0161\u010dine, ki jih je u\u010denec pokazal pri prej\u0161njih nalogah. S tak\u0161nim, na u\u010denca osredoto\u010denim pristopom omogo\u010da prepoznavanje, spremljanje in nadzorovanje u\u010den\u010deve poti, tako da bele\u017ei njegove vzorce u\u010denja in u\u010dni stil. Fardinpour idr<sup>5<\/sup> opisujejo, da SLMS u\u010dencu zagotavlja naju\u010dinkovitej\u0161o u\u010dno pot in najustreznej\u0161o u\u010dno vsebino s pomo\u010djo <strong>avtomatizacije<\/strong>, <strong>prilagajanja<\/strong> razli\u010dnih u\u010dnih strategij (scaffolding), <strong>poro\u010danja<\/strong> in <strong>generiranja znanja<\/strong>. U\u010dencem zagotavlja mo\u017enost, da sledijo in spremljajo svoje u\u010denje in <strong>u\u010dne cilje<\/strong>. Kljub temu pa naj bi vsak sistem SLMS u\u010dencem omogo\u010dal tudi <em>mo\u017enost, da onemogo\u010dijo UI,<\/em> ki upravlja njihovo u\u010dno pot - in tako v celoti dostopajo do vseh u\u010dnih gradiv v dolo\u010denem u\u010dnem okolju.<\/p>\n\n<h3>Primeri funkcionalnosti\u00a0podprtih z UI v okviru SLMS<\/h3>\n<p class=\"no-indent\">Pri dejanskem delovanju sistemov SLMS so prav \u0161tevilna orodja UI tisto, kar realizira sistem z vsemi omenjenimi funkcionalnostmi. Tak\u0161na UI orodja se gibljejo po transverzali treh zgoraj navedenih virov znanja, na katere se algoritmi SLMS nenehno sklicujejo (u\u010denec, pedagogika, podro\u010dje).<\/p>\n\n<h3><em>Klepetalni roboti podprti z UI kot virtualni tutorji<\/em><\/h3>\n<p class=\"no-indent\">Klepetalni robot (chatbot) - programska oprema, ki simulira ter procesira \u010dlove\u0161ke pogovore (zapisane ali govorjene) - lahko v okviru sistema SLMS opravlja funkcijo virtualnega tutorja. Na eni strani odgovarja na vpra\u0161anja u\u010dencev, na drugi pa lahko u\u010dencem ponudi predloge na podlagi predhodnih analiz njihove uspe\u0161nosti in interakcij<sup>6<\/sup>.<\/p>\n\n<h3><em>Analitika u\u010denja <\/em><\/h3>\n<p class=\"no-indent\">Podatki, ki se nana\u0161ajo na interakcije posameznega u\u010denca pri u\u010dnih aktivnostih na spletu, omogo\u010dajo u\u010diteljem poglobljeno spremljanje napredka in uspe\u0161nosti u\u010denca. Zahvaljujo\u010d tem podatkom lahko sistem avtomati\u010dno aktivira dolo\u010dene naloge<sup>7<\/sup> in na ta na\u010din koristi oz. pomaga predvsem u\u010dencem, ki so bili manj uspe\u0161ni pri dolo\u010denih nalogah. Obenem pa lahko u\u010diteljem avtomati\u010dno predlaga primerno stopnjo te\u017eavnosti naloge, ali jih opozori, da je treba poskrbeti za dodatne vsebine.<\/p>\n\n<h3>Prednosti za u\u010dence in u\u010ditelje<\/h3>\n<p class=\"no-indent\">Ob uporabi opisanih (in drugih) orodij podprtih z UI<sup>4<\/sup> postane SLMS u\u010dinkovito orodje za u\u010denje in pou\u010devanje, ki nikakor ni nadomestek za u\u010diteljevo delo, temve\u010d se izka\u017ee kot orodje, ki lahko <em>nadgradi<\/em> \u010dlove\u0161ki vidik pou\u010devanja<sup>8<\/sup> in prina\u0161a vrsto pomembnih koristi za celoten proces u\u010denja\/pou\u010devanja.<\/p>\n<p class=\"indent\">Ker SLMS prilagodi vsebine glede na u\u010den\u010deve sposobnosti in raven, se u\u010denec v razli\u010dnih fazah u\u010denja ne bo sre\u010dal z nalogami, ki bi ga dolgo\u010dasile, ker so preve\u010d preproste, ali s tak\u0161nimi, ki bi ga frustrirale, ker so preve\u010d zapletene. Motivacija in pozornost u\u010denca sta tako vedno na visoki ravni in ustrezata zahtevnosti dane naloge. To neposredno vpliva na zmanj\u0161anje osipa, saj u\u010diteljem omogo\u010da, da pravo\u010dasno odkrijejo morebitne te\u017eave in ukrepajo takoj, ko u\u010denec poka\u017ee prve znake te\u017eav.<\/p>\n<p class=\"indent\">U\u010dencem lahko u\u010ditelji v sklopu SLMS predlagajo razli\u010dne vsebine, ki so \u017ee shranjene v bazah podatkov (posameznega predmeta) ali tudi tak\u0161ne, ki prihajajo iz zunanjih virov. To\u00a0u\u010diteljem\u00a0neposredno koristi, saj jim ni treba ve\u010d ves \u010das ustvarjati novih u\u010dnih gradiv, prihranjeni \u010das pa lahko uporabijo za druge pomembne dejavnosti, npr. za izpopolnjevanje lastnih metod pou\u010devanja ali za neposredno delo z u\u010denci.<\/p>\n\n\n<hr>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>1<\/sup> Kasim, N. N. M., and Khalid, F., <em>Choosing the right learning management system (LMS) for the higher education institution context: A systematic review,<\/em> International Journal of Emerging Technologies in Learning, 11(6), 2016.<\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>2<\/sup> Coates, H., James, R., &amp; Baldwin, G., <em>A critical examination of the effects of learning management systems on university teaching and learning,<\/em> Tertiary education and management, 11(1), 19-36, 2005.<\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>3<\/sup> Beck, J., Sternm, M., &amp; Haugsjaa, E., <em>Applications of AI in Education, <\/em>Crossroads, 3(1), 11\u201315. doi:10.1145\/332148.332153, 1996.<\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>4<\/sup> Rerhaye, L., Altun, D., Krauss, C., &amp; M\u00fcller, C., <em>Evaluation Methods for an AI-Supported Learning Management System: Quantifying and Qualifying Added Values for Teaching and Learning,<\/em> International Conference on Human-Computer Interaction (pp. 394-411). Springer, Cham, July 2021.<\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>5<\/sup> Fardinpour, A., Pedram, M. M., &amp; Burkle, M., <em>Intelligent learning management systems: Definition, features and measurement of intelligence,<\/em> International Journal of Distance Education Technologies (IJDET), 12(4), 19-31, 2014.<\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>6<\/sup> <a href=\"https:\/\/www.spiceworks.com\/hr\/learning-development\/articles\/emerging-trends-for-ai-in-the-learning-management-system\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" data-cke-saved-href=\"https:\/\/www.spiceworks.com\/hr\/learning-development\/articles\/emerging-trends-for-ai-in-the-learning-management-system\/\">HR Technologist: Emerging Trends for AI in Learning Management Systems<\/a>, 2019, Accessed 31 Oct 2022.<\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>7<\/sup> Krauss, C., Salzmann, A., &amp; Merceron, A., <em>Branched Learning Paths for the Recommendation of Personalized Sequences of Course Items,<\/em> DeLFI Workshops, September 2018.<\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>8<\/sup> Mavrikis, M., &amp; Holmes, W., <em>Intelligent learning environments: Design, usage and analytics for future schools,<\/em> Shaping future schools with digital technology, 57-73, 2019.<\/p>","rendered":"<h3 dir=\"ltr\">E-u\u010denje\u00a0in sistemi za upravljanje u\u010denja (LMS)<\/h3>\n<p class=\"no-indent\">\u0160tevilo uporabnikov e-u\u010denja nenehno nara\u0161\u010da. Izraz se nana\u0161a na u\u010denje, podprto s tehnologijami, v okoljih, kjer so u\u010ditelji (pedagogi, mentorji) in u\u010denci oddaljeni v prostoru in\/ali \u010dasu. Cilj e-u\u010denja je izbolj\u0161anje praks pou\u010devanja, predvsem pa oplemenitenje u\u010dne izku\u0161nje u\u010dencev.<\/p>\n<p class=\"indent\">Zaradi razmaha tehnologij je danes najbr\u017e primerneje govoriti o <em>sistemih in platformah za izvajanje e-u\u010denja,<\/em> kot o posameznih orodjih. Sistemi e-u\u010denja so rezultat integracije razli\u010dnih programskih orodij, gradnikov ekosistema, ki omogo\u010da izkori\u0161\u010denje pro\u017enih, prilagodljivih u\u010dnih poti. Sistemi e-u\u010denja lahko olaj\u0161ajo upravljanje z u\u010dnimi procesi in z izvedbo samih \u0161olskih ur (predavanj). Omogo\u010dajo ocenjevanje u\u010dencev, ustvarjanje poro\u010dil, oblikovanje vsebin in njihovo organizacijo ter komunikacijo med u\u010ditelji in u\u010denci. Med najpogosteje uporabljenimi sistemi za e-u\u010denje so <em>sistemi za upravljanje u\u010denja <\/em>(LMS) (npr. Moodle, Edmodo).<\/p>\n<p class=\"indent\">Sistemi LMS so spletni programi (aplikacije), zasnovani za upravljanje u\u010dnega procesa<sup>1<\/sup> na razli\u010dnih ravneh, na razli\u010dnih podro\u010djih in na razli\u010dne na\u010dine. Lahko jih opredelimo kot u\u010dna okolja, v katerih se izvajajo u\u010dne aktivnosti in orodja, aktivnosti in orodja za vrednotenje dose\u017ekov, u\u010dne vsebine ter interakcije med vrstniki in\/ali u\u010denci in u\u010ditelji. V nekaterih definicijah so LMS opredeljeni kot platforme, ki lahko vklju\u010dujejo kompletne sisteme za upravljanje vsebin ali posameznih u\u010dnih te\u010dajev, portale itd.<sup>2<\/sup>.<\/p>\n<h3 dir=\"ltr\">LMS in UI: pametni LMS<\/h3>\n<p class=\"no-indent\">Z razvojem UI je \u0161ir\u0161e podro\u010dje izobra\u017eevanja (\u0161e posebej pa sistemi LMS) postalo izjemno obetavno za uporabo te revolucionarne novosti<sup>3<\/sup>. Zaradi funkcionalnosti, ki jih podpira UI, sistemi LMS predstavljajo prenovljeno u\u010dno orodje, ki lahko zadovolji dve temeljni zahtevi izobra\u017eevanja prihodnosti: personalizacijo in prilagajanje<sup>4<\/sup>. Rezultat kombinacije sistema LMS in UI je <em>pametni LMS (SLMS).<\/em><\/p>\n<p class=\"indent\">U\u010dinkovit SLMS je sistem, katerega algoritmi zagotavljajo in pridobivajo informacije iz treh temeljnih virov znanja: a) u\u010denca, b) pedagogike in c) posameznega predmetnega podro\u010dja. S pridobivanjem informacij o preferencah u\u010dencev, njihovih \u010dustvenih in kognitivnih stanjih ter dose\u017ekih in ciljih (a) lahko SLMS izvaja tiste u\u010dne strategije (b), ki so najbolj u\u010dinkovite (posebne vrste ocenjevanja, sodelovalno u\u010denje itd.) za u\u010denje znotraj dolo\u010denega predmetnega podro\u010dja (c), npr., teorija geometrije, matemati\u010dne operacije, fizikalni zakoni, analiza besedila itn<sup>4<\/sup>.<\/p>\n<p class=\"indent\">SLMS torej lahko opredelimo kot u\u010dni sistem, ki\u00a0<strong>prilagodi<\/strong> vsebino glede na znanje in ve\u0161\u010dine, ki jih je u\u010denec pokazal pri prej\u0161njih nalogah. S tak\u0161nim, na u\u010denca osredoto\u010denim pristopom omogo\u010da prepoznavanje, spremljanje in nadzorovanje u\u010den\u010deve poti, tako da bele\u017ei njegove vzorce u\u010denja in u\u010dni stil. Fardinpour idr<sup>5<\/sup> opisujejo, da SLMS u\u010dencu zagotavlja naju\u010dinkovitej\u0161o u\u010dno pot in najustreznej\u0161o u\u010dno vsebino s pomo\u010djo <strong>avtomatizacije<\/strong>, <strong>prilagajanja<\/strong> razli\u010dnih u\u010dnih strategij (scaffolding), <strong>poro\u010danja<\/strong> in <strong>generiranja znanja<\/strong>. U\u010dencem zagotavlja mo\u017enost, da sledijo in spremljajo svoje u\u010denje in <strong>u\u010dne cilje<\/strong>. Kljub temu pa naj bi vsak sistem SLMS u\u010dencem omogo\u010dal tudi <em>mo\u017enost, da onemogo\u010dijo UI,<\/em> ki upravlja njihovo u\u010dno pot &#8211; in tako v celoti dostopajo do vseh u\u010dnih gradiv v dolo\u010denem u\u010dnem okolju.<\/p>\n<h3>Primeri funkcionalnosti\u00a0podprtih z UI v okviru SLMS<\/h3>\n<p class=\"no-indent\">Pri dejanskem delovanju sistemov SLMS so prav \u0161tevilna orodja UI tisto, kar realizira sistem z vsemi omenjenimi funkcionalnostmi. Tak\u0161na UI orodja se gibljejo po transverzali treh zgoraj navedenih virov znanja, na katere se algoritmi SLMS nenehno sklicujejo (u\u010denec, pedagogika, podro\u010dje).<\/p>\n<h3><em>Klepetalni roboti podprti z UI kot virtualni tutorji<\/em><\/h3>\n<p class=\"no-indent\">Klepetalni robot (chatbot) &#8211; programska oprema, ki simulira ter procesira \u010dlove\u0161ke pogovore (zapisane ali govorjene) &#8211; lahko v okviru sistema SLMS opravlja funkcijo virtualnega tutorja. Na eni strani odgovarja na vpra\u0161anja u\u010dencev, na drugi pa lahko u\u010dencem ponudi predloge na podlagi predhodnih analiz njihove uspe\u0161nosti in interakcij<sup>6<\/sup>.<\/p>\n<h3><em>Analitika u\u010denja <\/em><\/h3>\n<p class=\"no-indent\">Podatki, ki se nana\u0161ajo na interakcije posameznega u\u010denca pri u\u010dnih aktivnostih na spletu, omogo\u010dajo u\u010diteljem poglobljeno spremljanje napredka in uspe\u0161nosti u\u010denca. Zahvaljujo\u010d tem podatkom lahko sistem avtomati\u010dno aktivira dolo\u010dene naloge<sup>7<\/sup> in na ta na\u010din koristi oz. pomaga predvsem u\u010dencem, ki so bili manj uspe\u0161ni pri dolo\u010denih nalogah. Obenem pa lahko u\u010diteljem avtomati\u010dno predlaga primerno stopnjo te\u017eavnosti naloge, ali jih opozori, da je treba poskrbeti za dodatne vsebine.<\/p>\n<h3>Prednosti za u\u010dence in u\u010ditelje<\/h3>\n<p class=\"no-indent\">Ob uporabi opisanih (in drugih) orodij podprtih z UI<sup>4<\/sup> postane SLMS u\u010dinkovito orodje za u\u010denje in pou\u010devanje, ki nikakor ni nadomestek za u\u010diteljevo delo, temve\u010d se izka\u017ee kot orodje, ki lahko <em>nadgradi<\/em> \u010dlove\u0161ki vidik pou\u010devanja<sup>8<\/sup> in prina\u0161a vrsto pomembnih koristi za celoten proces u\u010denja\/pou\u010devanja.<\/p>\n<p class=\"indent\">Ker SLMS prilagodi vsebine glede na u\u010den\u010deve sposobnosti in raven, se u\u010denec v razli\u010dnih fazah u\u010denja ne bo sre\u010dal z nalogami, ki bi ga dolgo\u010dasile, ker so preve\u010d preproste, ali s tak\u0161nimi, ki bi ga frustrirale, ker so preve\u010d zapletene. Motivacija in pozornost u\u010denca sta tako vedno na visoki ravni in ustrezata zahtevnosti dane naloge. To neposredno vpliva na zmanj\u0161anje osipa, saj u\u010diteljem omogo\u010da, da pravo\u010dasno odkrijejo morebitne te\u017eave in ukrepajo takoj, ko u\u010denec poka\u017ee prve znake te\u017eav.<\/p>\n<p class=\"indent\">U\u010dencem lahko u\u010ditelji v sklopu SLMS predlagajo razli\u010dne vsebine, ki so \u017ee shranjene v bazah podatkov (posameznega predmeta) ali tudi tak\u0161ne, ki prihajajo iz zunanjih virov. To\u00a0u\u010diteljem\u00a0neposredno koristi, saj jim ni treba ve\u010d ves \u010das ustvarjati novih u\u010dnih gradiv, prihranjeni \u010das pa lahko uporabijo za druge pomembne dejavnosti, npr. za izpopolnjevanje lastnih metod pou\u010devanja ali za neposredno delo z u\u010denci.<\/p>\n<hr \/>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>1<\/sup> Kasim, N. N. M., and Khalid, F., <em>Choosing the right learning management system (LMS) for the higher education institution context: A systematic review,<\/em> International Journal of Emerging Technologies in Learning, 11(6), 2016.<\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>2<\/sup> Coates, H., James, R., &amp; Baldwin, G., <em>A critical examination of the effects of learning management systems on university teaching and learning,<\/em> Tertiary education and management, 11(1), 19-36, 2005.<\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>3<\/sup> Beck, J., Sternm, M., &amp; Haugsjaa, E., <em>Applications of AI in Education, <\/em>Crossroads, 3(1), 11\u201315. doi:10.1145\/332148.332153, 1996.<\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>4<\/sup> Rerhaye, L., Altun, D., Krauss, C., &amp; M\u00fcller, C., <em>Evaluation Methods for an AI-Supported Learning Management System: Quantifying and Qualifying Added Values for Teaching and Learning,<\/em> International Conference on Human-Computer Interaction (pp. 394-411). Springer, Cham, July 2021.<\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>5<\/sup> Fardinpour, A., Pedram, M. M., &amp; Burkle, M., <em>Intelligent learning management systems: Definition, features and measurement of intelligence,<\/em> International Journal of Distance Education Technologies (IJDET), 12(4), 19-31, 2014.<\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>6<\/sup> <a href=\"https:\/\/www.spiceworks.com\/hr\/learning-development\/articles\/emerging-trends-for-ai-in-the-learning-management-system\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" data-cke-saved-href=\"https:\/\/www.spiceworks.com\/hr\/learning-development\/articles\/emerging-trends-for-ai-in-the-learning-management-system\/\">HR Technologist: Emerging Trends for AI in Learning Management Systems<\/a>, 2019, Accessed 31 Oct 2022.<\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>7<\/sup> Krauss, C., Salzmann, A., &amp; Merceron, A., <em>Branched Learning Paths for the Recommendation of Personalized Sequences of Course Items,<\/em> DeLFI Workshops, September 2018.<\/p>\n<p class=\"hanging-indent\"><sup>8<\/sup> Mavrikis, M., &amp; Holmes, W., <em>Intelligent learning environments: Design, usage and analytics for future schools,<\/em> Shaping future schools with digital technology, 57-73, 2019.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"menu_order":1,"template":"","meta":{"pb_show_title":"","pb_short_title":"","pb_subtitle":"","pb_authors":["manuel-gentile","giuseppe-citta"],"pb_section_license":""},"chapter-type":[],"contributor":[64,63],"license":[],"part":85,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/86"}],"collection":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters"}],"about":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/types\/chapter"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/86\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":87,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/86\/revisions\/87"}],"part":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/parts\/85"}],"metadata":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/86\/metadata\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=86"}],"wp:term":[{"taxonomy":"chapter-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapter-type?post=86"},{"taxonomy":"contributor","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/contributor?post=86"},{"taxonomy":"license","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/license?post=86"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}