English
In recent years, there is an increasing need for technology-based platforms to assist traditional learning methodologies. However, it is challenging to set up a common assessment framework to evaluate user knowledge. To address this issue, we propose an approach to teaching undergraduate statistics that makes use of the psychometric Item Response Theory based on latent class categorization to evaluate the user ability based on the European learning outcomes - the Dublin descriptors. Additionally, we enclose the user assessment workflow in a formalized structure using the principles of Knowledge Space Theory to track the current user knowledge state adaptively. The methodological framework serves as a base for the app developed within the ALEAS ERASMUS+ Project.
Italian
Di recente, è stata evidenziata una maggiore necessità di piattaforme tecnologiche come ausilio alle metodologie di apprendimento tradizionali. Tuttavia, è difficile istituire un quadro di valutazione comune per le conoscenze degli utenti. Pertanto, proponiamo un approccio all’insegnamento della statistica universitaria che si avvalga della teoria psicometrica Item Response Theory basata sulla categorizzazione in classi latenti, allo scopo di valutare la capacità dell’utente sulla base di obiettivi di apprendimento europei, i descrittori di Dublino. Inoltre, racchiudiamo il flusso di valutazione degli utenti in una struttura formalizzata utilizzando i principi della Knowledge Space Theory per tracciare in modo adattivo l’attuale stato della conoscenza dell’utente.