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Computational models for Mobile Learning Objects

机译：移动学习对象的计算模型

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Mobile learning is considered the newest step of eLearning, supported by mobile computing (Caudill, 2007). Learning objects are proposed in order to enhance reusability of digital educative contents in different learning contexts (Polsani, 2003). Mobile Learning Objects (MLOs) are learning objects aimed at being used in mobile learning environments (Castillo, 2007). In this paper we present our proposal of computational models for the design, development and use of MLOs. These models support the learning approaches and corresponding awareness which sustain mobile learning (Sharpies, 2005)(Wang, 2001). We present three models: personalization model, aimed at supporting personalized learning, and knowledge awareness, collaboration model, aimed at supporting collaborative learning, with social and knowledge awareness, and interaction model, aimed at supporting situated learning, and context awareness. These computational models were implemented as belief systems based on DLV (Datalog Disjunctive), a programming system of the Answer Set Programming paradigm (Leone, 2002). We also present results of testing these models in a simulated mobile learning environment.
机译：移动学习被认为是电子学习的最新步骤，受到移动计算的支持（Caudill，2007年）。为了提高数字教育内容在不同学习环境中的可重用性，提出了学习对象（Polsani，2003）。移动学习对象（MLO）是旨在用于移动学习环境中的学习对象（Castillo，2007）。在本文中，我们提出了用于MLO设计，开发和使用的计算模型的建议。这些模型支持维持移动学习的学习方法和相应的意识（Sharpies，2005）（Wang，2001）。我们提出了三种模型：旨在支持个性化学习和知识意识的个性化模型，旨在支持具有社会和知识意识的协作学习的协作模型，以及旨在支持情境学习和上下文意识的交互模型。这些计算模型被实现为基于DLV（Datalog Disjunctive）的信念系统，这是Answer Set编程范式的编程系统（Leone，2002）。我们还提供了在模拟的移动学习环境中测试这些模型的结果。

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