Modellemenin Yönleri – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

Profesyonel Ödev Sitesi. 0 (312) 276 75 93 @ Ödevlerinize Fiyat Almak için Mail Gönderin>> bestessayhomework@gmail.com @ Ödevcim'den Ödevleriniz İçin Hemen Fiyat Teklifi Alın. - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Tez Yazdırma, Ücretli Ödev Yaptırma, Tez Merkezi, Proje Yazdırma, Üniversite Ödev Yaptırma, İstatistik Ödev Yaptırma, Literatür Taraması, Spss Analizi, Geçerlik Güvenirlik Analizi, Tez Danışmanlığı, Tez Proje Yazdırma, Uzaktan Eğitim Tez Yazma, Uzaktan Eğitim Proje Yazma, Eğitim Yönetimi Tezsiz Proje Yazımı, Pedagojik Formasyon Bitirme Tezi, Formasyon Tez Hazırlama, Eğitim Bilimleri Tez Yazma, İstatistik Soru Çözdürme, Makale Yazdırma, Bilkent Ödev Yaptırma, Autocad Ödev Yaptırma, Mimari Proje Çizilir, İç Mimari Proje Çizimi, Essay Yazdır, Assignment Yaptırma, Assignment Yazdır, Proje Yardımı Al, Tez Yazdır, Ödev Yaptır, Ödevimi Yap, Tez Yaptırma, Tez Yaptırmak İstiyorum, Tez Yaz, Tez Projesi Yaptır, Proje Ödevi Yap, İntihal Oranı Düşürme, İntihal Düşürme Yöntemleri, İntihal Oranı Düşürme Programı, Essay Yazdırma, Ödev Fiyatı Al, Parayla Ödev Yaptır, Parayla Tez Yazdır, Parayla Makale Yaz, Parayla Soru Çözdür, Özel Ders Al, Ödev Yardım, Ödevcim Yardım, Proje Sunumu Yaptır, Mühendislik Ödevi Yaptırma, Doktora Ödev Yaptır, Yüksek Lisans Ödev Yaptır, İnşaat Mühendisliği Ödevi Yaptırma, İnşaat Mühendisliği Tez Yazdırma, Proje Yazdırma, İnşaat Mühendisliği Proje Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, Veri Analizi, Veri Analizi Yaptırma, İstatistiksel Analiz, Makale Hazırlama, Tez Hazırlama, Proje Hazırlama, En İyi Tez Yazım Merkezi, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçlarım Yorumlanması, Spss Ücretleri, Soru Çözdürme, Ödev, Ödevler, Ödev Hazırlatma, Proje Hazırlatma, Tez Hazırlatma, Tez Konuları, Makale Konuları, Proje Konuları, Ödev Konuları, Tez Yazma, Tez Yazdırma, Tez Yazımı, Tez Danışmanı, Yüksek Lisans Danışmanlık, Akademik Danışmanlık, Diferansiyel Denklemler, Diferansiyel Denklemler Boğaziçi, Diferansiyel Denklemler Formülleri, Diferansiyel Denklemler Konuları, Python Ödev Yaptırma, Ödev Danışmanlığı, Ödev Yaptırmak İstiyorum, Ödev Yaptırma Siteleri, Akademik Danışmanlık, Yüksek Lisans Danışmanlık, Tez Proje Hazırlama Merkezi, Tez Hazırlama Merkezi Ankara, Ankara Yüksek Lisans Tez Yazdırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Spss Analiz Ücretleri, Veri Girişi Ücretleri, Spss Ödev Yaptırma, Spss Ücretleri, Ücretli Veri Analizi, İstatistik Tez Destek, Tez İçin İstatistikçi, Arduino Projeleri Satılık, Elektronik Projeler, Arduino İle Yaratıcı Projeler, İlginç Arduino Projeleri, Arduino Başlangıç Projeleri, Arduino Projeleri Basit, Elektronik Proje Yaptırma, Ödev Yaptırma Fiyatları, Güvenilir Ödev Siteleri, ödev yaptırma, ücretli ödev yaptırma, tez yaptırma, Ödev sitesi üniversite, Üniversite ödev YAPTIRMA, Parayla ödev YAPTIRMA, İstatistik ödev YAPTIRMA, Biyoistatistik ödev yaptirma, Odtü ödev yaptırma, Mühendislik ödev YAPTIRMA, Yönetim Muhasebesi ödev YAPTIRMA, staj defteri yazdırma, parayla ödev yapma sitesi, İngilizce ödev yapma uygulaması, Parayla ödev yapma, Parayla ödev yapma sitesi, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, İşletme Ödev Yaptırma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum ...

Modellemenin Yönleri – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

23 Temmuz 2022 Matematiksel model nedir matematiksel modelleme örnekleri Matematiksel MODELLEME örnekleri ve çözümleri 0
Teknoloji Aracılı Proje Çalışması – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

Modellemenin Yönleri

ITS çerçevesi genellikle öğrenme içerikleri (etki alanı modeli), öğrenci modeli, pedagojik modül ve kullanıcı arayüzü dahil olmak üzere birkaç ana alt sisteme ayrıştırılır. Böyle bir bakış açısının uygulama için pratik ve etkili olduğu görülmüştür ve
çalışma zamanı yürütmek gerekir.

Ancak, bir ITS tasarlarken, bazı tasarım hususlarının herhangi bir alt sistem içinde düzgün bir şekilde yerelleştirilemeyeceğini görüyoruz. Bunun yerine, tüm alt sistemleri keserler.

Örneğin, tasarım aşamasında, bir dizi veri alanıyla karakterize edilebilen belirli bir öğrenme teorisine bağlı kalırsak, bu, her alt sistemin paralel olarak özelleştirilmesini gerektirir: öğrenen modeli bu veri alanlarını depolamalı, alan modeli öğeleri bunları sağlayın, bazı pedagojik bilgiler bunları kullanmalıdır, vb.

Görünüm yönelimli programlamanın araştırma alanını takiben, bu tür kesişen endişeleri yönler olarak adlandırıyoruz. Yönler ayrık olma eğilimindedir ve birden çok yön tek bir ITS içinde birleştirilebilir.

Geçmiş ITS ve ITS öncesi araştırmalardan, ITS tasarımında kabaca modellemede artan karmaşıklık sırasına göre 4 yönü belirledik.

(a) Alan kapsamı yönü, yalnızca alan bilgisinin öğelerinin sunulup sunulmadığını veya ziyaret edilip edilmediğini kaydeder. Öğrencinin anlayışını veya bilişsel süreçlerini modellemek için hiçbir girişimde bulunmaz. Bu yön, çevrimiçi ders kitapları, bilgisayar destekli öğretim (CAI) sistemleri ve hiper bağlantılı multimedya uygulamaları gibi bazı ön ITS sistemlerini karakterize eder.

(b) Tarih yönü, ayrıntılı öğrenci ve sistem eylemlerini kaydeder, örn. daha fazla analizi destekleyebilecek bir günlük dosyası oluşturmak için.

(c) Öğrenci değerlendirme yönü, öğrencinin alana ilişkin bilişsel modelini çıkarır ve öğrencinin uzmanlığının dahili bir temsilini sürdürür. Bu özellik, model izleme eğitmenleri tarafından kullanılır ve belirli hataların tanımlanmasını ve düzeltilmesini desteklemek için kullanılmıştır.

(d) Duygulanım yönü, öğrencinin duyuşsal durumunu modeller. Bu makale için, öğrencinin güven ve çaba düzeylerini göz önünde bulunduruyoruz.

ITS çerçevesinin yürütmeye yönelik perspektifinden, öğrencinin durum verileri için bir ontoloji temel sınıfı LearnerDatum ve öğretim hedefleri için bir TeachingAspect temel sınıfı tanımlarız. Bu temel sınıflar daha sonra 4 yönün her biri tarafından paralel alt sınıf kümelerine bölünür.


matematiksel modelleme örnekleri
Matematiksel modellemenin Önemi
matematiksel modelleme nedir
Matematiksel MODELLEME süreci
Matematiksel model nedir
Matematiksel MODELLEME örnekleri ve çözümleri
Matematiksel modelleme nedir örnekler
Matematiksel modelleme süreci Şeması


Öğrenme Nesneleri ve ÖğrenciDurumu

Bir ITS’nin alan bilgisi, alan uzmanları tarafından sıralanan öğrenme nesnelerinden oluşur. Murray, çoğu ITS yazma aracının öğrenme nesneleri arasında hiyerarşik bir organizasyon sağladığını gözlemler; 5 seviyeli bir organizasyonu savunuyor. Herhangi bir sayıda seviyeyi ve herhangi bir grafik benzeri yapıyı destekleyen daha genel bir temsili modelliyoruz. Her LearningObjectGroup’un “diğer” gruplara 0 veya daha fazla bağlantısı vardır.

Farklı modelleme amaçları için farklı bağlantı türlerini desteklemek için bağlantıları bir LearningGroupLink sınıfı olarak yeniden düzenleriz. Her bağlantı 1 veya daha fazla “diğer” gruba başvurur. Ön koşul, alt grup ve zorluk ilişkileri için bağlantı alt sınıfları tanımlarız.

EasierDifficultyLink ve SimilarDifficultyLink alt sınıfları, kurs tasarımcısının öğrenme içeriklerini zorluk seviyelerinin kafes yapısında düzenlemesine olanak tanır. Öğrenme nesnesi gruplarının ayrık olmadığını, yani belirli bir öğrenme nesnesinin 2 veya daha fazla grupta görünebileceğini unutmayın.

Öğrencinin durumu, LearnerDatum bireylerinin bir akışı (zamana göre sıralanmış küme) olarak temsil edilir. Her LearnerDatum, bazı dinamik verileri 1 veya daha fazla belirtilen öğrenme içeriği nesnesiyle ilişkilendirir. Özellikle, HistoryDatum alt sınıfı sayısal bir puan kaydederken, AffectDatum nicel güven ve çaba ölçümlerini kaydeder.

Öğretim Hedefleri ve Stratejileri

Öğretim stratejileri, öğretim hedeflerinden türetilir. Öğretim hedefleri tipik olarak bir alt hedefler hiyerarşisi halinde düzenlenir. Diğer ITS’ler, öğretim hedefleri hiyerarşilerini çeşitli öğrenme teorilerinden türetmiştir. IRIS kabuğunun yazarları, Gagné’nin bilişsel süreçlerine ve öğretim etkinliklerine ve kendi öğretim eylemlerine dayalı hedefleri organize eden Otomatik Öğretimden Bilişsel Öğrenme (CLAI) teorisini geliştirdi. Ikeda ve Mizoguchi, 4 seviyeli bir hedef ve strateji organizasyonu kullanır, ancak her seviyenin nasıl elde edildiğini belirtmez.

Alt hedefleri herhangi bir derinlikte temsil edebilen öğretim hedeflerinin genel bir hiyerarşik temsilini modelliyoruz. Her öğretim hedefi, grafikte yaprak düğümler olan 0 veya daha fazla alt hedefe ve 0 veya daha fazla öğretim stratejisine sahiptir. Her öğretim stratejisi, bir sonraki bölümde açıklandığı gibi bir SWRL kuralı ile temsil edilir.

SWRL Kurallarını Kullanarak Strateji Tanımını Öğretme

Öğretme stratejilerini açıkça SWRL kuralları olarak kodluyoruz. Kısaca, bir SWRL kuralı IF- THEN formatına sahiptir ve başı ve gövdesi, ontolojide tanımlanan sınıf ve özellik adlarını kullanarak bilgi tabanındaki öğeleri değerlendiren veya SWRL’nin kendi yerleşik kitaplığını kullanarak temel hesaplamaları gerçekleştiren atomlardan oluşur. 

Vücuttaki atomlar, bilgi tabanına yapılan veri sorguları olarak düşünülebilirken, kafadaki atomlar bilgi tabanını değiştiren iddiaları temsil eder.

SWRL standardının herhangi bir çıkarım motoru sağlamadan yalnızca dil semantiğini belirttiğine dikkat edin. Bir motor seçmek, SWRL’ye ve SWRL’den bir dönüşüm uygulamak, SWRL’nin tüm yerleşik işlevlerini uygulamak ve yukarıdaki semantiği zorlamak her uygulayıcıya bağlıdır. Çıkarım motoru olarak Jess’i kullanıyoruz ve OWL + SWRL’den Jess’e dönüştürmek için çok sayıda strateji araştırıyoruz.

Bir kuralın gövdesindeki (sol taraf veya EĞER bölümü) atomlar, bilgi tabanına yapılan sorguları temsil edebilir. Temel ontoloji sorgularından biri, SWRL’nin doğrudan temsil edebileceği bir sınıf üyelik testidir. Bununla birlikte, öğretim stratejileri genellikle bir veriyi değerlendiren ve sayısal karşılaştırma gibi doğru veya yanlış döndüren basit testleri içerir.

Doğru-yanlış perspektifinden sınıf üyelik testine dönüştürmeliyiz. İstenen veri türü için bir sorgu kodlayan bir SWRL kuralına sahip bir Predicate sınıfı tanımlarız. Sayısal, mantıksal veya dizi karşılaştırmaları gibi basit testler, SWRL’nin yerleşik işlev kitaplığı kullanılarak kolayca yazılabilir.

Kavramsal olarak, uygun tipte yeni bir veri d üretildiğinde (herhangi bir yolla), bu Yüklemin kuralı otomatik olarak tetiklenir ve ya kendisinin bir örneği olarak d ekler (bir Yüklem alt sınıfı bir birey kümesini temsil ettiğinden) ya da eklemez.