hrvatski

Modeliranje učenika u inteligentnim tutorskim sustavima

Na početku ovog diplomskog rada dan je pregled povijesnog razvoja računalnih sustava za učenje i poučavanje i njihove veze s umjetnom inteligencijom i obrazovnom teorijom. 1960-ih se stvaraju CAI sustavi koji malo pažnje posvećuju samom učeniku. To se s vremenom počinje mijenjati. Na razvoj računalnih sustava za učenje i poučavanje također utječu promjene razmišljanja u psihologiji obrazovanja i razvoj znanosti o spoznaji. Merlin Donald razvija teoriju evolucije ljudske spoznaje. Struktura naše spoznaje je sada jako ovisna o sustavima čuvanja vanjskih simbola (ESS). Boljim razumijevanjem evolucije naših spoznajnih procesa moći ćemo kreirati bolje sustave za učenje i poučavanje. Sljedeći dio se bavi inteligentnim tutorskim sustavima. Oni koriste rezultate istraživanja sa područja umjetne inteligencije. Slijede rani pokušaji oblikovanja znanja učenika. To područje privlači i istraživače iz drugih područja, primjerice Andersona, koji je razvio teoriju spoznaje i nazvao je prilagodljiva kontrola misli (ACT). Kroz promjene dominantnih razmišljanja u psihologiji obrazovanja, mijenjaju se i gledišta na ITS. Wenger ističe da se različita gledišta na ITS mogu spojiti kroz pogled na ITS kao oruđe komunikacije znanja. Slijedi prikaz četiri modula na kojima se zasniva struktura ITS-a. Modul eksperta sadrži područno znanje koje treba predstaviti učeniku. Modul učenika pokušava predstaviti sve oblike učenikova ponašanja i znanja koji utječu na njegov rad i učenje. Sastavni dio ovog modula je modul za dijagnostiku. Modul učitelja sadrži mehanizam za točnu reprezentaciju pedagoškog znanja u tutorskim sustavima. Da bi ITS oblikovao trenutačno znanje učenika i podržao prelaz na novu razinu znanja treba naizmjenično koristiti rezultate procesa dijagnoze i didaktičku podršku. Modul komunikacije je odgovoran za obradu toka komunikacije između učenika i ITS-a. Posebno značajan segment u strukturi ITS-a je modeliranje učenika. Problem modeliranja učenika je problem oblikovanja učenikovog modela i dijagnostičkog modula, koji su čvrsto isprepleteni. ITS-ovi stvaraju model učenika u razne svrhe, primjerice: napredak, nuđenje nezahtijevnog savjeta, generiranje problema i prilagodba objašnjenja. Prostor učenikovog modela ima tri dimenzije, od kojih svaka ima svoje tri dimenzije: 1. Obuhvat ulaznih podataka-koliki dio učenikove aktivnosti je dostupan programu za dijagnozu? ˇ Približna mentalna stanja-dostupne su sve aktivnosti (i fizičke i umne) ˇ Međustanja-dostupna je sva vidljiva aktivnost tijekom rješavanja problema. ˇ Konačna stanja-dostupno je samo konačno stanje (odgovor) 2. Tip znanja-kojeg je tipa znanja dano gradivo? ˇ Ravninsko postupkovno-postupkovno znanje bez podciljeva ˇ Hijerarhijsko postupkovno-postupkovno znanje sa podciljevima ˇ Deklarativno 3. Razlike između učenika i eksperta-kako se učenikov model razlikuje od ekspertova modela? ˇ Prekrivanje-neki pojmovi iz ekspertovog modela nedostaju u učenikovom modelu ˇ Knjižnica pogrešaka-uz pojmove koji nedostaju, učenikovi modeli mogu imati i netočno (pogrešno) znanje. Pogreške dolaze iz ranije definirane knjižnice ˇ Djelomične knjižnice pogrešaka-pogreške se sakupljaju u pokretu, tako da što bolje odgovaraju ponašanju učenika. Slijedi opis dijagnostičkih tehnika koje su korištene u do sada stvorenim ITS-ovima. Obuhvat ulaznih podataka je najvažnija dimenzija učenikova modela i najviše utječe na algoritam koji će koristiti modul za dijagnostiku. Tih algoritama ima devet. Pet ih je prikladno za konačna stanja (put otkrivanja, uvjet uvođenja, stablo odluke, napravi i testiraj, interaktivna dijagnoza), tri za međustanja (parcijalno traganje, plan raspoznavanja, ekspertni sustav), a jedna za približna mentalna stanja (model traganja). Za kraj su dane neke smjernice za dalja istraživanja u ovom području.

Inteligentni tutorski sustavi; Modul eksperta; Modul učenika; Modul učitelja; Modul komunikacije; Modeliranje učenika

nije evidentirano