Öğretmenlerin kişiselleştirilmiş öğretim kaynakları olarak konuşlandırılacak ilgili öğrenme nesnelerini almalarını kolaylaştırmak için esnek bir yol ve ontolojiye dayalı sınıflandırma ve açıklama stratejimiz için bir bağlam sağlamak için burada ÜÇ temel bileşenden oluşan PIP çerçevesini öneriyoruz.

Birincisi, çeşitli öğretim tasarımı süreçlerini kapsayan bir öğretim tasarımı modeli. İkincisi, bireysel kullanıcının ilgi alanları ile eğitici hiper ortam kaynakları arasındaki ilişkilere duyarlı olan kişiselleştirilmiş bir arama aracısı. Üçüncüsü, yararlı eğitim kaynaklarını otomatik olarak toplamak ve biriktirmek için alınan arama sonuçları ve kullanıcıların öğretim tasarım stratejileri ile etkileşime giren ontolojiye dayalı bir sınıflandırma ve açıklama modeli.

Kişiselleştirilmiş Öğretim Planlayıcısı

Planlama, öğretme ve öğrenmenin kalitesini sağlayacak temel bir beceridir. PIP, öğretmenlere hem hedefleri hem de öğrenme yöntemlerini ayarlayarak öğretimlerini bireysel öğrencilerin ihtiyaçlarına ve özelliklerine daha fazla hedefli hale getirmeleri için hizmet eder. Hedeflerimizi gerçekleştirmek için PIP, tüm talimat tasarımlarını “Plan-Eylem-Plan” yinelemesi yoluyla kaydeder ve farklı kaynakların çeşitli kullanımlarını tanımlar.

Ontolojiye Dayalı İçerik Arama

Beden eğitimi araştırması yalnızca öğretme ve öğrenme kaynaklarını tanıma, seçme, organize etme, değerlendirme ve ilişkilendirme becerisini değil, aynı zamanda öğretme ve öğrenme ihtiyaçlarını bilme, anlama, bunlarla ilgilenme ve deneyimleme becerisini de kapsar. Bireysel kullanıcı kalıplarını teşhis ederek, arama sonuçları dinamik olarak filtrelenebilir, eşleştirilebilir ve buna göre oluşturulabilir.

Bunu, Beden Eğitimi araştırmasını birbiriyle ilişkili dört eğitim ontolojisi, yani Müfredat Ontolojisi, Konu alanı Ontolojisi, Öğretim Ontolojisi ve İçerik (LOM) Ontolojisi aracılığıyla yönlendiren bir Kişiselleştirilmiş Eğitim Ontolojisinin (PEOnto) geliştirilmesi yoluyla başarıyoruz.

Ontolojilere bağlı olan aracılar oluşturuyoruz ve PEA’lar için ontolojik taahhütleri tanımlamak için ontolojiler tasarlıyoruz, böylece tanımlanmış konu alanı kelime öğeleriyle iyi iletişim kurabilmeleri ve birbirleriyle ve birbirleriyle bilgi paylaşabilmeleri içindir.

Eğitim amacına ulaşmak için, bir ünitenin ana amacı ile ilgili eğitim hedefleri eklemek ve ünitede ele alınan içerik ve durumlar arasındaki ilişkiyi sürdürmek esastır.

Örneğin, Öğretim ontolojisi, öğretim yöntemi değişkenlerinin sınıflarını ve birbirini etkileyen ana koşul değişkenlerini gösterir. Öğretim Koşulları, Konu-Konu Özellikleri, Hedefler, Kısıtlar, Öğrenci Özellikleri; Öğretim Yöntemleri şunları içerir: Organizasyonel stratejiler (Mikro/Makro Stratejiler), Sunum stratejileri, Yönetim stratejileri; ve Öğretimin Etkililiği, Verimliliği, Yönergenin İtirazı gibi Öğretim Çıktıları.

Deep Learning Türkçe PDF
MATLAB derin öğrenme
Deep Learning with Python Türkçe pdf
CNN kullanım alanları
Derin öğrenme tez konuları
Derin öğrenme türleri
Derin öğrenme ile hastalık teşhisi
Derin öğrenme sinir ağları

PIP Ontolojiye Dayalı İçerik Arama ve Açıklamaların Sistem Tasarımı

Kişiselleştirilmiş talimat planlayıcı üç yazılım aracısı tarafından desteklenir, bunlar i) web tarama aracısı; ii) sınıflandırma aracısı; ve iii) arama aracısı. Öğrenme bileşenlerinin dağıtımını, esnekliğini ve yeniden kullanılabilirliğini geliştirmek için, PIP çerçevesi aracı tabanlı bir platform olan PES üzerinde geliştirildi.

İlk olarak, Web tarama aracısı, web’den ilgili eğitim kaynaklarını almak için konu alanı ontolojisini ve içerik açıklaması (LOM) ontolojisini kullandı. Ardından, Sınıflandırma aracısı, eğitim hedefleri, öğrenme hedefleri ve öğretim tasarım ilkelerine göre elde edilen eğitim kaynaklarını daha fazla sınıflandırmak için müfredat ontolojisine ve talimat ontolojisine dayanacaktır.

Son olarak, Kişiselleştirilmiş Arama aracısı, kullanıcının sorgularına yanıt verir ve PEA ekibi tarafından sağlanan bilgilerle kullanıcının geri bildirimlerini (yani kullanım sonuçlarını) toplar. Bu ajanlar birlikte aşağıdaki işlevleri yerine getirir:

− Farklı öğretim faaliyetlerine karşılık gelen ilgili multimedya öğrenme kaynaklarını alın (örn. sunum, motivasyon veya değerlendirmeler için);
− Konu alanı ontolojisi, öğretim tasarımı ontolojisi, kişi ve içerik ontolojisini içeren PEOnto ontolojisine dayalı olarak alınan bilgileri filtreleyin ve sınıflandırın.
− Kişiselleştirme aramasını kolaylaştırmak için kişiselleştirilmiş bir arama dizini tablosu oluşturun;
– Malzemelerin sınıflandırılmasını iyileştirmek için kullanıcıların geri bildirimlerini toplayın.

Web Tarama Aracısı

Ontology’den elde edilen bir sorgu (yani bir anahtar kelime veya bir URL) tarafından tetiklenen Web tarama aracısı, ilgili web sayfalarını alır, ilişkili içeriği ayrıştırır ve ilgili bağlantılı bilgileri yinelemeli olarak çıkarır. Web sayfalarında gezinirken, öğrenme materyali ile ilişkili metinsel bilgiler çıkarılır ve sonraki kişiselleştirme ve kişiselleştirme aramasını kolaylaştırmak için kişiselleştirilmiş/akıllı bir arama indeks tablosu oluşturmak için kullanılır.

Bununla birlikte, web tarayıcı aracısı, solucan veya akıllı mobil aracıların yaptığı gibi, aslında İnternet’teki farklı bilgisayarlara hareket etmez. Web tarayıcı aracısı bir makinede bulunur ve kullanıcı bağlantıları tıkladığında bir web tarayıcısının yaptığı gibi ilgili belgeleri almak için mevcut arama motorlarına (örneğin Google, Yahoo) HTTP istekleri gönderir.

Tarayıcı, web sayfalarında arama yapan tesisler için anlamsal arama dizini görevi gören ontolojiyi kullanır. Bağlantılı web sayfaları zincirleri arasında geçiş yaptıktan sonra, ideal olarak, web tarama aracısı, Sınıflandırma Aracısının üzerinde çalışması için Web’den yeterli ilgili bilgiyi toplayacaktır.

Sınıflandırma Ajanı

Sınıflandırma aracısı, Web tarama Aracısı tarafından ön işleme aşamasından sonra alınan içeriğin otomatik olarak sınıflandırılmasından sorumludur. Sınıflandırma aracısı, eğitim ontolojisinin rehberliğinde hareket eder ve ontolojide tanımlanan eğitimsel kelime öğelerine dayalı olarak sınıflandırma gerçekleştirir. Şu anda birçok sınıflandırma, amaçlardan ziyade kavramlara göre yapılmaktadır. Hedeflerle ilgili öğrenme etkinliği ve öğrenme ortamı yanlış karıştırılmıştır.

Hedef odaklı sınıflandırma, dışsal ve içsel hedeflerin çıkarılması ve ontolojide açıkça tanımlanan ilişkilere dayalı olarak sistemleştirilmesi yoluyla yapılabilir. İçerik madenciliği, kullanım madenciliği ve olay madenciliği gibi madencilik tekniklerinin uygulanmasıyla gösterge niteliğinde bilgiler elde edilebilir.

Sınıflandırma doğruluğunu daha da artırmak için WebSifter II metodolojisi, ağırlıklı semantik taksonomiye dayalı sınıflandırma tekniği kullanılarak genişletilebilir. Ağaç yapılı eğitim hedeflerine ve hedefler, alt hedefler ve öğretim etkinlikleri dizisi arasındaki ilişkileri tanımlayan öğretim etkinlikleri gösterim şemasına dayalı olarak, içerik kesinlik ölçeğinde en iyi/iyi/orta/az olarak sınıflandırılabilir.

Ayrıca, belirli bir talimat karar kriterini yansıtmak için kullanıcıların tercih temsil şemasını detaylandırabiliriz. Kaynakların uygunluğunu derecelendirmek için bir karar-analitik derecelendirme mekanizması da dahil edilebilir. Öğrenci öğrenimine ek olarak, Sınıflandırma Aracısı, veri örneklerinde veya ontolojilerin taksonomik yapısında farklı bilgi türlerinden yararlanmak için çoklu öğrenme stratejileri içerir.

Komut Tasarımı Ontolojisinin Kullanımı

Eğitim tasarımının temel kaygısını ele alarak ve PES aracılığıyla kişiselleştirilmiş öğrenme sürecini desteklemek için eğitim psikolojilerini birleştirerek, bir dizi öğretim tasarımı teorisi ve uygulamasını (farklı öğrenme yaklaşımları için 3-4 öğretim tasarım modeli) bir araya getirmeye çalışıyoruz. Etkili bir kişiselleştirilmiş öğretim sunumu için dinamik Kişiselleştirilmiş Öğretim (PI) modelidir.

Bu nedenle, Blooms Nine Öğretim modeli gibi öğretmenlerin normal olarak (geleneksel veya web tabanlı/sanal) sınıfımızda kullandıkları birkaç öğretim tasarımı modelini ele alarak başlıyoruz. Öğretim ontolojisi, öğrenme etkinlikleri, öğrenme nesneleri ve öğretim adımları/prosedürleri arasındaki ilişkileri tam olarak tanımlar.

Bu ontolojiler, yönergeleri tasarlama ve planlamada öğretmenlere öneriler ve rehberlik sağlamak ve kullanılan öğrenme nesnelerini anlamlı öğretim hedefleri veya ilkeleriyle otomatik olarak açıklamak için kullanılır. Bu bilgi, her bir öğrenme nesnesinin kullanılabilirliğinin kolayca belirlenip yeniden kullanılabilmesi açısından yararlıdır.

The post Kişiselleştirilmiş Öğretim Planlayıcısı – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları first appeared on Ödevcim (Ücretli Ödev Yaptırma).