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).

İnsan yaratıcılığı, genellikle, bilgisayar makineleri tarafından kolayca değiştirilemeyen veya taklit edilemeyen en ayırt edilebilir insan kapasitelerinden biri olarak kabul edilir. Yaygın bilgi patlaması çağında, günlük yaşam problemleri ve bilimsel zorluklar için karar vermenin artan karmaşıklığı, hem eğitim uygulamalarında öğrencilerin bilimsel süreç becerilerine hem de Yaratıcı Problem Çözme (CPS) yeteneklerine daha güçlü vurgu yapılması gerektiğini göstermiştir. 

Bununla birlikte, CPS’nin bilimsel araştırmasının bazı teknik kısıtlamalar tarafından engellendiği görülmektedir. CPS için varsayımsal yapıların varlığını destekleyen kanıtların bulunmasında, büyük örneklem büyüklüğüne sahip çalışmalar arasında tekrarlar talep edilmektedir.

Bu gereklilik burada önemli bir zorlukla sonuçlanır: CPS çalışmalarında çok sayıda konu için açık uçlu yanıtlar hem verimli hem de güvenilir bir şekilde nasıl derecelendirilir? CPS yetenekleri için teorik olarak geçerli bir ölçüm aracının deneme sorusu gibi açık uçlu bir test olması muhtemel olduğundan, bu nedenle insan notlandırıcılar veya kodlayıcılar tarafından manuel olarak gerçekleştirilen makale puanlama görevi kaçınılmaz olarak oldukça zaman alıcıdır.

Örnek boyutunun büyük olması gerektiğinde durum çok daha ciddi hale gelebilir. Bu durumda, yalnızca puanlama görevi zahmetli olmakla kalmaz, aynı zamanda, işi paylaşmak için bir grup sınıflandırıcı işe alındığında, bireysel not verenler arasında tutarlı bir puanlama kriteri sağlamak zor olabilir.

Ayrıca, kompozisyonların nicel puanlamasında olduğu gibi, yalnızca bütünsel puanları rapor ederek, öğrencilerin cevaplarının altında yatan bazı yararlı özellikler gözlemlenebilir olacak şekilde tasarlanmamıştır. “Bu öğrencilerin ortak yanılgıları nelerdir?” gibi bazı ileri düzey araştırma problemlerini araştırmak zor görünmektedir.

Başka bir deyişle, yalnızca bütünsel puanlarla, gerçek dünya talimatlarını değiştirmek için daha az tanısal içgörü elde edilebilir. Bu sorunu bütüncül puanlama eksikliği olarak tanımlıyoruz. Bununla birlikte, insan tasnifçiler için, onları bütünsel olarak puanlamanın yanı sıra, geniş bir makale koleksiyonu üzerinde diğer bilgilendirici yapıları bulmak zor görünüyor.

Bu çalışmada, CPS araştırması için puanlama görevini otomatikleştirmek için yeni bir otomatik puanlama şeması geliştirilmiştir. Otomatik puanlayıcı, taslağı çizdiğimiz UPSAM (Kullanıcı Problem Çözme Yeteneği Modelleyici) adı verilen iki parçalı grafik tabanlı kullanıcı modelleme çerçevesine dayalı olarak oluşturulmuştur.

Otomatik puanlayıcı, açık uçlu bir CPS testi için güvenilir nicel puanlama elde etme ve iki parçalı grafik biçimciliğini kullanarak öğrencilerin cevaplarının altında yatan fikir-açıklama ilişkisi için insan tarafından anlaşılabilir kullanıcı profilleri oluşturma yeteneğine sahiptir. Fikir-açıklama modelleme yaklaşımının, yukarıda bahsedilen bütünsel puanlama eksikliğini giderebilecek nitel tanısal analizlere uzun vadede ulaşmada yardımcı olduğu düşünülmektedir.

Bu yazıda, özellikle ilk denemede nicel puanlama perspektifinde, önerilen otomatik puanlama şemasının nasıl çalıştığını açıklıyoruz. Bu planın potansiyelini göstermek için nicel puanlamanın güvenilirliğine ilişkin bir pilot ampirik değerlendirme rapor edilmiştir.

Model oluşturma örnekleri
Matematiksel model oluşturma örnekleri
model oluşturma etkinliklerinin (moe) diğer problem türlerinden farkı nedir?
Model oluşturma nedir
Matematiksel model oluşturma Etkinliği örnekleri
matematiksel modelleme örnekleri
Modelleme Prensibi nedir
matematiksel modelleme nedir

Ölçüm Aleti ve Kullanıcı Modellemesi

Yaratıcı Problem Çözme Becerisi Testi

Bu çalışmada kullanılan test aracı daha önce oluşturulmuş ve analiz edilmiştir. Test, fen eğitimi araştırmalarının ihtiyaçları için geliştirilmiştir. Örneğin, büyük bir depremden sonra acil bir kurtarma görevi organize etme görevi gibi, sınava girenlere hikaye anlatımı tarzında bağlam açısından zengin bir problem çözme senaryosu sunarak öğrencilerin bilimsel süreç becerilerini özellikle vurgular.

Osborn’un dört aşamalı problem çözme sürecinin modellerine atıfta bulunarak: olgu bulma, problem çözme, fikir bulma ve çözüm bulmanın yanı sıra CPS için fikir oluşturma-değerlendirme alt aşamaları: ıraksak düşünme ve yakınsak düşünerek, bu test pratik kullanımlar için esnek ve çok yönlü olacak şekilde tasarlanmıştır.

Bu testin temel modelini gösterir. Osborn’un dört aşamalı modeli, çoğu CPS teorisi için temsili bir soyutlama olduğuna inanılan problem bulma ve problem çözme aşamalarını içeren iki aşamalı bir versiyon olarak burada özetlenmiştir.

Her aşama için, iki alt aşaması, yani düşünme ve açıklama da belirlenir. Dört aşamalı modelin iki aşamalı bir versiyona indirgenmesinin, esas olarak testi sınıfta uygulamanın uygulanabilirliği için olduğunu, ancak tartışılamaz bir karar olmadığını unutmayın. Kullanıcı modelleme ve otomatik puanlama şeması, dört aşamalı bir CPS sürecine göre esnek kalır.

Bu test için cevap formunun biçimini gösterir. Teste katılanların, her bir CPS aşaması için fikirlerini (yani, farklı düşünmenin üretimini) ifade etmeleri ve ardından önerilen fikirler için (yani, yakınsak düşünmenin üretimi) kendi kendini açıklayan nedenler sunmaları gerekmektedir.

Tüm bu yanıtlar, öğrencilerin kavramlarını daha iyi bir özgünlükle derinlemesine incelemek için değerli bir kaynak olduğuna inanılan doğal dilde ifade edilir. Bununla birlikte, test açık uçlu olmasına rağmen, herhangi bir yapıya sahip değildir. Fikirler ve nedenler arasındaki ikili ilişkinin iç yapısı, CPS teorisi ile uyumlu olarak, otomatik puanlayıcının tasarımcısının, yapısal olmayan doğal dil anlayışının zorlu açık probleminden kaçınmak için bir sapma yapmasına yardımcı olabilir.

UPSAM: İki Parçalı Grafik Tabanlı CPS Modelleme

Bu serideki önceki bir çalışmada, Wang ve ark. CPS’nin ıraksak ve yakınsak düşüncesi arasındaki ikili ilişkiyi yakalamak için UPSAM (Kullanıcı Problem Çözme Yeteneği Modelleyicisi) adlı iki parçalı grafik tabanlı bir kullanıcı modelleme çerçevesi önerdiler.

Grafik teorisindeki iki parçalı grafik, köşe kümesi iki ayrık alt kümeye bölünebilen bir grafiktir. Grafikteki her kenar için, iki ucu köşe kümesinin farklı alt kümelerindendir. CPS modellemesi için, kullanıcının fikri bir dizi fikir A={a1, a2, …, an} olarak temsil edilir ve açıklama bir dizi sebep olarak temsil edilir. Kullanıcı modeli daha sonra V=A B ve A B= olmak üzere yönsüz bir iki parçalı grafik G=(V, E) olarak gösterilebilir.

Fikir ve açıklama girdileri arasındaki bağlantılar E={eij} olarak temsil edilir ve her bir kenar eij, fikir ai ve sebep bj arasındaki bir bağlantıyı temsil eder.

Modelleme formalizmiyle, CPS modellerini oluşturma, değiştirme ve alma yeteneğine sahip bilgisayar programlarını uygulayabiliriz. UPSAM’de, uzmanlar ve teste katılanlar da dahil olmak üzere tüm kullanıcı türlerinin, iki parçalı grafik olan özdeş temsil biçimciliğinde modellendiğine dikkat edin.

Bu nedenle, bu ölçülebilir kullanıcı modellerini inceleyerek, kullanıcı-kullanıcı ve kullanıcı-uzman karşılaştırmaları gibi kullanıcıların CPS performansları üzerinde karşılaştırmalı analizler yapılmasına olanak sağlar. Bir kullanıcı modelleri koleksiyonu verildiğinde, model karşılaştırması yapmak için iki olası yaklaşım vardır.

Biri, grafik teorisinden deyimler ve algoritmalar kullanmak ve kullanıcı modeli karşılaştırma problemini grafikler üzerinde bir dizi işlem olarak yayınlamaktır. Örneğin, kullanıcı U’ları ile uzman D’nin fikirleri arasındaki ortak fikirleri alma görevi, iki fikir kümesinin kesişiminin, yani AU AD’nin çalışmasının hesaplanmasıyla türetilebilir.

Graf tabanlı yaklaşım, nitel ince yapı analizlerinin gereksinimlerine hitap eder. Model karşılaştırmanın başka bir yaklaşımı, grafikleri sayısal puanlara dönüştürmek için uygun metrikleri tanımlamaktır. Yani, daha fazla karşılaştırmalı sıralama ve analiz için her bir kullanıcı modelinin nicel ve bütünsel bir ölçümü türetilebilir. Bir sonraki bölümde açıklanan otomatik puanlama şeması, sonraki yaklaşım kullanılarak gerçekleştirilir.

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