Moustafa

引用出版版本（APA）：Sun，C.，Major，L.，Moustafa，N.，Daltry，R.，Obradovic，L。，＆Friedberg，A。（2024）。不同的

摘要：数字个性化表现出了增强学习的潜力。但是，关于不同内容个性化算法对早期算术和识字结果的比较影响的证据有限，尤其是在低收入和中等收入国家（LMIC）。本文报告了通过6479肯尼亚学前学习者使用的数字个性化学习工具进行了三个星期的A/B/C测试。实施了两种个性化算法（最大化学习者参与或分数），而专家策划的序列则被用作对照。1509班的学习者在这三个分区中随机分配。在三个指标中比较了算术和识字中的学习：总结性评估，课程进度和形成性评估。结果显示，在总结性评估中分区之间没有差异。不同的分区倾向于以不同的节奏通过数字课程进行。在形成性评估得分中发现了分区之间的显着差异，每种算法方法的影响根据不同的学习链而变化。发现有助于更深入地了解不同算法如何影响LMIC背景下的主要教育，这对设计针对特定的学习内容和学习者资料量身定制的个性化学习方法的影响。