Использование контекста при определении уровня знаний учащихся в многоагентных интеллектуальных системах дистанционного обучения
Аннотация
Описывается подход к интеллектуальной поддержке учащихся в системах дис танционного обучения, основанный на использовании контекста для оценки уровня знания учащихся и применении методов извлечения знаний из данных к накопленным контекстам учащихся для обеспечения персонифицированной поддержки по улучшению уровня знаний. Результаты работы были проверены при помощи многоагентного моделирования: агента учащегося, агента управления интерфейсом, аккумулирующего агента и агента извлечения знаний из данных.Литература
Cha H. J., Kim Y. S., Park S. H., Cho Y. J., Pashkin M. Adaptive Learning Interface Customization Based on Learning Styles and Behaviors // Towards Sustainable and Scalable Educational Innovations Informed by the Learning Sciences / Eds. By C. K. Looi, D. Jonassen, M. Ikeda. IOS Press, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. 2005. Vol. 133. P. 617–620.
Моисеева М. В., Полат Е. С., Бухаркина М. Ю., Нежурина М. И. Интернет-обучение: тех нологии педагогического дизайна / Под ред. канд. пед. Н. М. В. Моисеевой. М.: Издатель- ский дом «Камерон», 2004. 216 с.
Мальков М. В. Онтологии в учебном процессе // Образовательные технологии, 2007. № 3. [Электронный ресурс] // (по состоянию на 21.10.2008).
Ontology // Semantic Web. [Электронный ресурс] // (по состоянию на 23.10.2008).
Pashkin M. Agent-Based Architecture of Intelligent Distance Learning System // Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2007. Vol. 4696. P. 301–303.
Dagger D., Wade V., Conlan O. Personalisation for All: Making Adaptive Course Composition Easy // Educational Technology & Society. 2005. Vol. 8, No. 3. P. 9–25.
Dey A. K. Understanding and Using Context // Personal and Ubiquitous Computing Journal. 2001. Vol. 5, № 1. P. 4–7.
Felder R., Silverman L. Learning and Teaching Styles in Engineering Education // Engineering Education. 1988. Vol. 78, No. 7. P. 674–681.
Холодная М. А. Когнитивные стили и интеллектуальные способности // Психологический журнал. 1992. T. 13, № 5. С. 84–93.
Soloman B. A., Felder R. M. Index of Learning Styles Questionnaire. [Электронный ресурс] // (по состоянию на 24.10.2008).
Батищев С. В., Лахин О. И., Минаков И. А., Ржевский Г. А., Скобелев П. О. Разработка мультиагентной системы дистанционного обучения для Интернет-портала «Оптик-сити» // Известия СНЦ РАН. 2003. Т. 5, № 1. С. 91–95.
Neji M., Ben Ammar M. Agent-based Collaborative Affective e-Learning Framework // The Electronic Journal of e-Learning. 2007. Vol. 5, Issue 2. P. 123–134.
Breiman L., Friedman J. H., Olshen R.A., Stone C.T. Classification and Regression Trees. USA, New York: Chapman and Hall, 1999. 358 p.
Ross J. Q. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, Inc., 1993. 302 p.
Моисеева М. В., Полат Е. С., Бухаркина М. Ю., Нежурина М. И. Интернет-обучение: тех нологии педагогического дизайна / Под ред. канд. пед. Н. М. В. Моисеевой. М.: Издатель- ский дом «Камерон», 2004. 216 с.
Мальков М. В. Онтологии в учебном процессе // Образовательные технологии, 2007. № 3. [Электронный ресурс] //
Ontology // Semantic Web. [Электронный ресурс] //
Pashkin M. Agent-Based Architecture of Intelligent Distance Learning System // Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2007. Vol. 4696. P. 301–303.
Dagger D., Wade V., Conlan O. Personalisation for All: Making Adaptive Course Composition Easy // Educational Technology & Society. 2005. Vol. 8, No. 3. P. 9–25.
Dey A. K. Understanding and Using Context // Personal and Ubiquitous Computing Journal. 2001. Vol. 5, № 1. P. 4–7.
Felder R., Silverman L. Learning and Teaching Styles in Engineering Education // Engineering Education. 1988. Vol. 78, No. 7. P. 674–681.
Холодная М. А. Когнитивные стили и интеллектуальные способности // Психологический журнал. 1992. T. 13, № 5. С. 84–93.
Soloman B. A., Felder R. M. Index of Learning Styles Questionnaire. [Электронный ресурс] //
Батищев С. В., Лахин О. И., Минаков И. А., Ржевский Г. А., Скобелев П. О. Разработка мультиагентной системы дистанционного обучения для Интернет-портала «Оптик-сити» // Известия СНЦ РАН. 2003. Т. 5, № 1. С. 91–95.
Neji M., Ben Ammar M. Agent-based Collaborative Affective e-Learning Framework // The Electronic Journal of e-Learning. 2007. Vol. 5, Issue 2. P. 123–134.
Breiman L., Friedman J. H., Olshen R.A., Stone C.T. Classification and Regression Trees. USA, New York: Chapman and Hall, 1999. 358 p.
Ross J. Q. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, Inc., 1993. 302 p.
Context Management in Multiagent Intelligent Distance Learning Systems for Definition of Trainees’ Skills
Abstract
The paper describes an approach to intelligent support of trainees in an intelligent distance learning system. The approach relies upon usage of context for assessment of trainees’ skills and upon application of data mining methods to accumulated trainees’ contexts for revealing of common difficulties and provision of personalized support for improvement of trainees’ knowledge skill. The approach has been tested via modeling of student agent, interface agent, accumulating agent, and data mining agent.Опубликован
2008-02-01
Как цитировать
Пашкин, & Левашова,. (2008). Использование контекста при определении уровня знаний учащихся в многоагентных интеллектуальных системах дистанционного обучения. Труды СПИИРАН, (6), 140-149. https://doi.org/10.15622/sp.6.11
Выпуск
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
