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.
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).
