Learning Style Identification Using FSLSM

This platform is designed to predict students' learning styles based on the Felder-Silverman Learning Style Model (FSLSM). By integrating machine learning algorithms such as Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF), the system offers accurate and efficient predictions that help optimize personalized learning in an online environment.

The system processes 18 selected variables, including user activity, interaction time, and performance indicators, such as the time spent on videos, reading materials, discussions, and problem-solving tasks. The data is analyzed using preprocessing techniques like PCA and t-SNE for dimensionality reduction, ensuring both efficiency and accuracy.

Users can input their activity logs or dataset into the system. The platform will analyze the data and classify learning styles into four main dimensions: Active-Reflective, Sensing-Intuitive, Visual-Verbal, and Sequential-Global. Results include insights into the dominant learning style, along with recommendations to enhance learning engagement and outcomes.

1.
T_image
Waktu yang dihabiskan untuk melihat konten gambar menunjukkan preferensi visual siswa dalam memahami materi.
Waktu (menit) Nilai
≤ 51
6 - 102
11 - 203
> 204
2.
T_video
Waktu yang dihabiskan siswa untuk menonton video dalam proses pembelajaran.
Waktu (menit) Nilai
≤ 51
6 - 102
11 - 203
> 204
3.
T_read
Waktu yang digunakan siswa untuk membaca konten teks dalam platform LMS.
Waktu (menit) Nilai
≤ 51
6 - 102
11 - 203
> 204
4.
T_audio
Waktu yang dihabiskan siswa untuk mendengarkan konten audio dalam pembelajaran.
Waktu (menit) Nilai
≤ 51
6 - 102
11 - 203
> 204
5.
T_hierarchies
Frekuensi penggunaan hierarki atau diagram struktur dalam pemahaman materi.
Frekuensi Nilai
Tidak Digunakan1
Sedikit Digunakan2
Cukup Sering3
Dominan Digunakan4
6.
T_powerpoint
Waktu yang dihabiskan siswa untuk melihat materi presentasi dalam format PowerPoint.
Waktu (menit) Nilai
≤ 51
6 - 102
11 - 203
> 204
7.
T_concrete
Frekuensi penggunaan contoh nyata dalam memahami materi pembelajaran.
Frekuensi Nilai
Tidak Digunakan1
Sedikit Digunakan2
Cukup Sering3
Dominan Digunakan4
8.
T_result
Waktu yang dihabiskan siswa untuk memeriksa hasil atau feedback pembelajaran.
Waktu (menit) Nilai
≤ 51
6 - 102
11 - 203
> 204
9.
N_standard_questions_correct
Jumlah soal standar yang berhasil dijawab dengan benar oleh siswa.
Jumlah Soal Nilai
0 - 51
6 - 102
11 - 153
> 154
10.
N_msgs_posted
Jumlah pesan yang diposting siswa dalam forum diskusi.
Jumlah Pesan Nilai
01
1 - 52
6 - 103
> 104
11.
T_solve_excercise
Waktu yang dihabiskan siswa untuk menyelesaikan latihan soal.
Waktu (menit) Nilai
≤ 51
6 - 102
11 - 203
> 204
12.
N_group_discussions
Jumlah sesi diskusi kelompok yang diikuti oleh siswa selama pembelajaran.
Jumlah Diskusi Nilai
01
1 - 32
4 - 63
> 64
13.
Skipped_los
Jumlah materi atau aktivitas pembelajaran yang dilewati siswa.
Jumlah Materi Terlewat Nilai
> 101
6 - 102
1 - 53
04
14.
N_next_button_used
Frekuensi penggunaan tombol "Next" oleh siswa untuk berpindah antar materi.
Frekuensi Nilai
> 201
11 - 202
6 - 103
≤ 54
15.
T_spent_in_session
Total waktu yang dihabiskan siswa dalam satu sesi pembelajaran.
Waktu (menit) Nilai
≤ 101
11 - 202
21 - 303
> 304
16.
N_questions_on_details
Jumlah pertanyaan yang diajukan siswa terkait detail materi.
Jumlah Pertanyaan Nilai
01
1 - 32
4 - 63
> 64
17.
N_questions_on_outlines
Jumlah pertanyaan siswa yang berkaitan dengan garis besar atau rangkuman materi.
Jumlah Pertanyaan Nilai
01
1 - 32
4 - 63
> 64

Tabel Pembobotan Variabel

# Variabel Bobot Penjelasan
1 T_image 5 Variabel kuat untuk preferensi visual learners (gambar/diagram dominan).
2 T_video 5 Video mendukung visual dan auditory learners dengan keterhubungan kuat.
3 T_read 4 Membaca teks mendukung verbal learners namun kurang bagi gaya visual.
4 T_audio 4 Audio mendukung auditory learners dengan bobot lebih rendah dibanding visual.
5 T_hierarchies 5 Struktur hierarkis sangat sesuai untuk sequential learners.
6 T_powerpoint 4 PowerPoint mendukung gaya visual dan struktur berbasis fakta/logis.
7 T_concrete 5 Preferensi material konkret mendukung sensing learners.
8 T_result 4 Fokus pada hasil lebih dominan untuk reflective learners.
9 N_standard_questions_correct 5 Jawaban benar mencerminkan pemahaman kuat, relevan dengan sequential learners.
10 N_msgs_posted 4 Aktivitas posting mendukung active learners dengan nilai signifikan.
11 T_solve_excercise 5 Pemecahan latihan relevan untuk sensing dan active learners.
12 N_group_discussions 4 Diskusi kelompok mendukung active learners.
13 Skipped_los 3 Skipping menunjukkan engagement rendah, bobot lebih kecil.
14 N_next_button_used 4 Navigasi teratur mendukung sequential learners.
15 T_spent_in_session 5 Waktu lama menunjukkan keterlibatan aktif.
16 N_questions_on_details 5 Detail mendukung sensing dan sequential learners.
17 N_questions_on_outlines 5 Fokus outline relevan untuk global learners.

Gap

# Selisih Bobot Nilai Keterangan
1 0 5 Tidak ada selisih(kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan)
2 1 4,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level
3 -1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat/level
4 2 3,5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level
5 -2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat/level
6 3 2,5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level
7 -3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat/level
8 4 1,5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level
9 -4 1 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat/level