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.

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

Araştırmamız, öğrencilerin üst-bilişsel etkinlikleri göstermeleri kolaylaştırılarak üst-bilişsel etkinlikler oluşturabilecekleri bir öğrenme ortamı oluşturmayı amaçlamaktadır. Bu nedenle, sistem geliştirmemizin temelinde üstbilişsel faaliyetleri göstermek için insan faktörlerini netleştirmek önemlidir.

Bu amaca ulaşmak için, sıradan bir acemi ve zeki bir aceminin hem problem çözme alanı hakkında eşit anlayışa sahip olduğunu hem de problem çözme odaklı öğrenme gerçekleştirdiğini varsayıyoruz. Problem çözmeye yönelik öğrenme, hedef alanda acemi bir öğrencinin sadece problem çözme süreçlerini planlamaya ve gerçekleştirmeye değil, aynı zamanda öğrenme süreçlerini de gerçekleştirmeye çalıştığı bir öğrenme stilidir.

Bu nedenle, problemi iyi çözmek için mükemmel bir üst biliş performansı gerektirir. Öğrencilere ağır bilişsel yükler yükler. Sol ve sağ görüntüler sırasıyla sıradan bir acemi (AÇIK) ve akıllı bir acemi (IN) modellerini temsil eder; zaman yukarıdan aşağıya doğru ilerler. Üst ve alt kısımlar her seferinde sırasıyla bir üst-bilişsel aktivite ve bilişsel bir model (öğrenme aktivitesi) gösterir; temel yapılar benzerdir çünkü üst-bilişsel aktivite aynı zamanda bilişseldir.

I-t1 (O-t1) zamanında IN (AÇIK) modelinde, bir IN (AÇIK)’ın, AÇIK (IN)’den daha fazla (daha az) dikkat kaynaklarını üst-bilişsel aktiviteye dağıtma eğiliminde olduğu temsil edilir. bu nedenle, daha geniş (daha dar) bir olay ufku aralığı ile üst-bilişsel aktiviteyi gerçekleştirme eğilimindedir. Olay ufkunun alanı, etkinlik üzerindeki lambanın boyutu olarak temsil edilir.

Daha geniş bir olay ufku aralığına sahip etkinlik, daha dar olay ufku aralığına sahip olandan daha fazla dikkat kaynağı (RAC) gerektirir. Bu nedenle, I-t1’deki terazinin sol tarafındaki dikkat kaynağı miktarı, O-t1’dekinden daha fazladır. IN (ON), geniş bir olay ufku kuyusu (ill) ile üst-bilişsel faaliyetler gerçekleştirerek rasyonel (irrasyonel) öğrenme planları yapabilir. Sonuç olarak, bir öğrenci rasyonel öğrenme aktiviteleri gerçekleştirebilir (yapamaz) ve iyi organize edilmiş şemalar oluşturabilir.

O zaman, iyi (kötü) organize edilmiş şemaya dayalı öğrenme/problem çözme planlarını kullanılabilir hale getirebilir (yapamaz). Ulaşılması gereken hedeflerin sayısı etkili bir şekilde azaltılabilir (olamaz) ve IN’nin (AÇIK) kullanabileceği öznel süre (insanın sahip olduğu okun uzunluğu olarak temsil edilir) artma (azalma) eğilimindedir.

Sonuç olarak, IN daha yüksek kontrol moduna geçerken, ON daha düşük moda geçtiğinden, LAC büyür (kükleşir). Bu, pozitif (negatif) bir döngüye neden olur.

Daha yüksek (düşük) kontrol modunda daha fazla (daha az) dikkat kapasitesine sahip olan IN (AÇIK), çok (daha az) dikkat kapasitesini istikrarlı (kararsız) şekilde dağıtabilir. Sonuç olarak, üst bilişi kolaylaştıran ortamdır. Ancak bu tür sistemlerin tasarım gerekçeleri ilke düzeyinde açıklığa kavuşturulmamıştır.

Ayrıca, üst bilişi kolaylaştırmaya yönelik birçok destek işlevinin gerçekleştirildiği Kassist adlı etkileşimli bir açık öğrenen modelleme ortamı geliştirdik. Bu bölümde, modele dayalı olarak Kassist’teki destek fonksiyonlarının tasarım gerekçelerini, öğrenenlerin üst bilişini etkin bir şekilde kolaylaştırabilecek öğrenme sistemlerini geliştirmek için bilgi birikiminin bir temelini oluşturmaya yönelik olarak açıklıyoruz. Destek fonksiyonlarının ayrıntılı bir açıklaması bazı referanslarda mevcuttur.

Model oluşturma örnekleri
Matematiksel model oluşturma örnekleri
Model oluşturma etkinliği
Model oluşturma nedir
Modelleme problemi
Matematiksel MODELLEME örnekleri ilkokul
Matematiksel MODELLEME örnekleri ve çözümleri
model oluşturma etkinliklerinin diğer problem türlerinden

Bir öğrencinin zihnindeki bilgiyi tanımlamak için dışsallaştırma/görselleştirme ortamı: Üst-bilişsel yeteneğin inşasını kolaylaştırmak için öğrencilerin üst-bilişin bilişsel yükünü (RAC) hafifletebilecek bir çerçeve gerçekleştirmek önemlidir: daha fazla miktarda RAC içeren bir aktivite, öğrencinin daha az miktarda AAC’ye sahip olduğu durumda iyi gösterilmezken, yetenek genellikle gösterilmeden beslenmez.

Kassist sistemi, öğrencilere problem çözme, öğrenme ve anlama durumlarını görsel olarak temsil edebilecekleri bir ortam sağlar. Bu ortamın tasarım gerekçeleri aşağıdaki gibidir: ortam, dahili bilgileri ezberlemek ve üzerinde çalışmak için RAC’yi hafifleterek üst-biliş için dağıtılabilir dikkat kaynaklarını (AAC) korumayı amaçlar; böylece, kolayca izlenen dahili bilgilerin görsel bir temsilini sağlayarak, daha geniş olay ufku ile daha yüksek kontrol modlarında spontane üst bilişlerini (farkındalıklarını) kolaylaştırır.

Bilişsel hedeflerin farkındalığı için ortam: Kişinin içsel bilgilerini görselleştirme ve dışsallaştırma, üst bilişin farkındalığını teşvik eder. Ayrıca, öğrenenlerin kendi bilişsel hedeflerini tanımaları da önemlidir.

Meta-bilişsel farkındalık, kişinin bir aktivitenin amaçları ve niyetleri ile aktivitenin sonuçları arasındaki boşlukların farkına varmasıdır. Hedefleri, etkinliğin performans hedefleri (örn. problem çözme hedefleri ve öğrenme hedefleri) ve performans modları olan bilişsel hedefler (örn.

Bilişsel hedeflerin tanınması, kişinin aktivite gerçekleştirme biçimlerinin farkındalığını teşvik eder. Ancak öğrenciler, özellikle alt kontrol modunda, bilişsel hedeflerden ziyade performans hedeflerine odaklanma eğilimindedir. Bu nedenle, öğreneni, üst-bilişsel farkındalıklarını teşvik etmek için yalnızca performans hedeflerini değil aynı zamanda bilişsel hedefleri de tanımaya zorlamak önemlidir. Bu nedenle, her iki hedefi de tanımlamak için ortamın tasarım gerekçeleri, öğrencilerin her iki hedefi de tanıması ve öğrencilerin kendiliğinden üst bilişini (farkındalığını) kolaylaştırmak içindir.

Bilgiye odaklanma işlevi: Geniş bir olay ufku yelpazesiyle üst-bilişsel faaliyetleri kolaylaştırmak, her zaman iyi sonuçlar vermez. Üst-bilişsel etkinlik, zorunlu olarak büyük miktarda dikkat kapasitesi (RAC) gerektirir, çünkü öğrencinin bilişsel etkinliklerin doğasında bulunan bilgileri kavramasını gerektirir.

Öğrenci, yüksek kaliteli üst biliş gerçekleştirmek için olay ufkunu aşırı derecede genişletmeye (büyük miktarda dikkat kaynağı dağıtmaya) çalışırsa, AAC’nin tükenmesi nedeniyle performans düşer. Sonuç olarak, öğrenci alt kontrol moduna geçer. Bu nedenle rasyonel üst bilişsel etkinliklerin gerçekleştirilmesi önemlidir.

Kassist’teki bilgi odak işlevi, seçilen her bir problem çözme/öğrenme süreciyle ilgili bilgileri ve öğrencinin isteğine göre alan bilgisini vurgular. Sonuç olarak, işlevin tasarım gerekçeleri, olay ufkunun makul olmayan aşırı genişlemesini engellemek ve öğrencinin anlamlı bilgilere odaklanmasını sağlayarak daha yüksek kontrol modlarını korumak içindir.

Üst-bilişsel süreçlerin gezinme işlevi: Üst-bilişsel etkinlikler oldukça bağlama bağımlı etkinliklerdir. Öğrencinin içinde çalıştığı ve üst-bilişsel süreçlerde gezindiği bağlamları yakalayabilecek bir çerçeve oluşturmak önemlidir. Böyle bir çerçeve ile bir öğrenci, üst-bilişsel aktiviteleri etkili bir şekilde gerçekleştirme yöntemini öğrenebilir ve üst-bilişsel bilgiyi yapılandırmak için ilerleyebilir.

Gezinme işlevi, Rasmussen’in bilişsel etkinlik modeli boyunca temel (ancak sınırlı) bağlama bağlı bilgiler sağlayarak öğrencilerin üst-bilişsel süreçlerine rehberlik eder. Kassist’teki işlevin tasarım gerekçeleri bu amaca yöneliktir; Bu işlev, sistemin üst-bilişsel süreçleri boyunca onlar için anlamlı bilgileri aradığı ve sunduğu için, öğrencinin üst-bilişsel bilgisini yapılandırmak için AAC’sinin korunmasına katkıda bulunur.

Öğrenme sistemi geliştiricileri, yukarıda açıklanan modele dayalı bu tasarım gerekçelerini açıklığa kavuşturarak, bunları yalnızca sistem geliştirme için bir referans olarak kullanmakla kalmaz, aynı zamanda bilgi paylaşımı ve biriktirme için bir temel olarak da kullanabilirler. Ayrıca, öğrenciler, tasarım gerekçelerinin anlaşılmasına dayalı olarak sistem kullanımı hakkına sahiptir.

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