Tasarım ve Sonuçlar – 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 ...

 Tasarım ve Sonuçlar – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

29 Haziran 2022 Araştırma Tasarımı örnek Tasarım tabanlı araştırma örneği Tasarım tabanlı araştırma yöntem 0
Araştırmadan Ne Öğreniyoruz? – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez

 Tasarım ve Sonuçlar

Bu yazıda, öğreticiler, örnekler ve problemler gibi farklı öğrenme içeriğini bireysel öğrencilere uyarlanabilir şekilde sunan ve öğrencilerle olan etkileşiminden performansının nasıl iyileştirileceğini öğrenen akıllı bir aracıyı tanımlıyoruz.

Grafiksel kullanıcı arabirimi (GUI) ön ucu, vaka tabanlı akıl yürütme (CBR) tarafından desteklenen bir aracı ve bir mySQL veritabanı arka ucu ile, yukarıdaki hedefi temel alan uçtan uca bir akıllı öğretim sistemi oluşturduk. Bireysel vakalara gömülü pedagojik stratejileri ve benzerlik elde etme ve uyarlama buluşsal yöntemlerini depolamak için bir vaka tabanı kullanıyoruz.

Her vakanın durum, çözüm ve sonuç parametreleri vardır. Durum parametreleri, öğrencilerin statik ve dinamik profillerini ve öğretim içeriğinin özelliklerini içerirken, çözüm parametreleri öğrenciye iletilecek örneğin veya sorunun özelliklerini belirtir.

Beş konuyu içeren bir CS1 içeriği seti geliştirdik ve sistemimizi laboratuvarlara yerleştirdik. Sonuçlarımız, makine öğrenimi mekanizması etkinleştirildiğinde aracımızın öğrencilere daha verimli ders vermeyi öğrenebildiğini gösteriyor.

Akıllı öğretim sistemlerinde hangi yeteneklerin gerekli olduğu veya mevcut olduğu konusunda evrensel bir anlaşma yoktur. ITS’ler aşağıdaki özelliklerin bir kombinasyonuna sahip olabilir:

(1) Bir ITS’nin problemler, ipuçları ve öğrenci performansına ilişkin yardım dahil olmak üzere dinamik olarak öğretim materyali oluşturduğu üretici; (2) Bir ITS’nin bir öğrencinin bilgisinin mevcut durumunu değerlendirdiği ve değerlendirmeye dayalı olarak öğretimsel olarak yararlı bir şey yaptığı öğrencileri modelleyebilme; (3) Bir ITS’nin uzman performansını tespit ettiği ve öğretim açısından faydalı bir model türettiği uzman performansını modelleyebilme; (4) Bir ITS’nin öğrenci modelinin değişen durumuna, bir uzman modelinin reçetelerine veya her ikisine bağlı olarak öğretim stilini değiştirdiği pedagojik stratejileri değiştirebilme; (5) Bir ITS’nin insan-bilgisayar etkileşimini geliştirmek için sunum planlarını değiştirdiği karma girişim; ve (6) Bir ITS’nin deneyimin bir işlevi olarak kendi öğretim performansını izleme, değerlendirme ve geliştirme kapasitesine sahip olduğu kendini geliştirme.

Yukarıdakilere dayanarak, gerçekten akıllı bir ITS uyarlanabilir olmalı ve bireysel öğrenciler için özelleştirilmiş ders ve öğrenime yol açmalıdır. Ayrıca, herhangi bir akıllı sistemin uyarlanabilir olması için, (1) öğrencilerle kendi etkileşimini izleyebilmeli ve değerlendirebilmelidir, (2) değerlendirme sonucu ortalamanın altındaysa bilgisini değiştirebilmelidir ve (3) sonradan değiştirilmiş olanı uygulayabilmelidir. 

Bir ITS’nin bilgisi genellikle öğretim içeriğinden (öğreticiler, örnekler, problemler, vb.), öğrencilerin modellenmesinden ve pedagojik stratejilerden oluşur.

Öğretim içeriği her zaman uygun olmayabilir (örneğin, belirli bir problem bir öğrenci için uygunken başka bir öğrenci için fazla kolay olabilir), öğrencilerin modellenmesi doğru olmayabilir (örneğin, arka arkaya üç problemde başarısız olan bir öğrenci, ilgili konuların anlaşılmaması veya bu konuyu incelemek için motivasyon eksikliği olarak algılanır.


Tasarım tabanlı araştırma örneği
Design-based research
Tasarım araştırma yöntemleri
Tasarım ve geliştirme araştırma yöntemi
Tasarım tabanlı araştırma yöntemi
Tasarım araştırması nedir
Araştırma Tasarımı örnek
Tasarım İçin Araştırma


Böylece, bir ITS bilgisini değiştirdiğinde, öğretim içeriğini, belirli bir öğrenciyi modellemesini veya belirli bir pedagojik stratejiye olan güvenini değiştirebilir. Bu yazıda, performansını zaman içinde iyileştirmek için makine öğrenimi yeteneklerine sahip bir ITS öneriyoruz.

Akıllı Öğrenme Materyalleri Dağıtım Aracısı (ILMDA) olarak adlandırılan ITS, öğrencileri sistemle nasıl etkileşime girdiklerine (sadece soru-cevap değerlendirmesine değil) göre modeller, pedagojik stratejilerini değiştirir ve kendini geliştirir. ILMDA’nın makine öğrenimi yetenekleri, vaka tabanlı akıl yürütme (CBR) tarafından desteklenmektedir. Bireysel vakalara gömülü pedagojik stratejileri ve benzerlik elde etme ve uyarlama buluşsal yöntemlerini depolamak için bir vaka tabanı kullanıyoruz.

Aşağıda, ilk olarak akıllı öğretim sistemleri alanındaki bazı ilgili çalışmaları tartışacağız. Ardından ILMDA projemizi, amaçlarını ve çerçevesini sunuyoruz. Ardından, CBR metodolojisini kullanımımızı özetleyeceğiz. Daha sonra ILMDA’nın uygulamasını kısaca açıklıyoruz.

Etkileşimli bir GUI ön ucu, CBR tarafından desteklenen ve öğrenme yeteneğine sahip bir aracı ve bir mySQL çoklu veritabanı arka ucu ile uçtan uca bir ILMDA altyapısı oluşturduk. ILMDA’yı 2004 yılının Güz döneminde bir CS1 kursuna yerleştirdik. Ön hazırlık olmasına rağmen, sonuçlar cesaret vericidir ve ILMDA’nın öğrenci davranışına dayalı olarak daha uygun örnekler ve problemler sunmayı öğrenebildiğini gösterir.

İlgili İş

PACT, ANDES, AutoTutor ve SAM gibi başarılı ITS’ler olmuştur. ITS’ler öğrenciler üzerinde test edilmiş ve öğrenmeyi kolaylaştırdığı kanıtlanmış olmasına rağmen, Graesser ve ark. ders verme sistemlerinin mevcut durumunun zayıf yönlerine dikkat çekti: Birincisi, öğrencilerin tahmin etmesi ve bir cevap bulması mümkündür ve bu tür sığ öğrenme sistem tarafından algılanmayacaktır.

İkincisi, ITS’ler öğrencileri konuşmalara dahil etmez, bu nedenle öğrenciler alanın dilini öğrenmeyebilir. Üçüncüsü, öğrencilerin düşüncelerini anlamak için ITS’lerin GUI’si, öğrencileri bir çözümün genel resmi yerine ayrıntılara odaklanmaya teşvik eder.

Ayrıca, bu sistemler genellikle yeni duruma uyum sağlamaz, kendi stratejilerini kendi kendine değerlendirmez ve yapılandırmaz ve öğrencilere iletilen veya sunulan öğretim içeriğinin kullanım geçmişini izlemez.

ILMDA ile yakından ilişkili bir çalışma AnimalWatch’tır. AnimalWatch, kız ilkokul öğrencileri için tasarlanmış bir aritmetik öğretmenidir. “İki aşamalı” bir öğrenme algoritması kullanarak yapılan hataların miktarını veya her bir problem için harcanan zamanı azaltmak gibi optimal bir öğretim politikasını otomatik olarak hesaplayan bir pekiştirmeli öğrenme bileşenine sahiptir: (1) bir öğrencinin öğretmenle nasıl etkileşime girdiğini modelleyin ve (2) bir ders verme politikası oluşturmaktır.

Takviyeli öğrenme mekanizması, mevcut ders verme durumunu tanımlayan ve önerilen bir eylemin çıktısını (örneğin, hangi problemlerin oluşturulacağı ve ne tür ipuçlarının gösterileceği) bir dizi yetenek olarak girdi olarak alır. Öğretmen daha sonra öğrencinin yanıtının doğru olup olmadığını ve öğrencinin bu yanıtı oluşturmasının ne kadar sürdüğünü gözlemler.

AnimalWatch, bu gözlemleri zaman içinde saklayarak, “sorun üzerinde şimdiye kadar y hata yapan, x yeterliliğine sahip ortalama bir öğrenci” hakkında tahminlerde bulunabilir. Yazarlar, makine öğrenimi sürümünü kullanan öğrencilerin bir problemi çözmek için ortalama 27,7 saniye, klasik sürümü kullanan öğrencilerin ise ortalama 39,7 saniye olduğunu bildirmektedir.

ILMDA tasarımımız, öğrencilerin sistemle etkileşimini gözlemleyen ve gözlemlenen sonuçlara dayalı kararları pekiştiren temel konsept açısından AnimalWatch’a benzer. Ancak, makine öğrenimi bileşenimiz kapsamlıdır: deposunda bulunan mevcut pedagojik stratejileri geliştirir, yeni pedagojik stratejiler öğrenir, bunları nasıl uygulayacağını öğrenir, ne zaman kullanacağını öğrenir; ayrıca sistemin eğitim içeriğini kaliteli etiketlemeyi de öğrenir.