Vaka Tabanlı Akıl Yürütme – 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 ...

Vaka Tabanlı Akıl Yürütme – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

29 Haziran 2022 Durum araştırması örnekler Durum çalışması ve fenomenoloji farkı Örnek olay çalışması örneği 0
 Öğrenmeyi Destekleyen Simülasyonlar – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez

Sistem Tasarımları

ILMDA sistemimiz üç katmanlı bir tasarıma dayanmaktadır. Bir grafik kullanıcı arabirimi (GUI) ön uç uygulaması, bir veritabanı arka ucu ve bunların arasındaki akıl yürütmeden oluşur. Öğrenci kullanıcı, GUI aracılığıyla ayarlanan içeriğe erişir.

Aracı, öğrencinin GUI ile etkileşimlerini yakalar ve ILMDA akıl yürütme modülüne öğrenci ve ortamın parametrik bir profilini sağlar. ILMDA muhakeme modülü, bir arama sorgusu (arama anahtarları vektörü) elde etmek için CBR gerçekleştirir ve ardından, veritabanından en uygun örneği veya sorunu almak için sorguyu kullanır. Aracı daha sonra örneği veya sorunu gerçek zamanlı olarak arayüz aracılığıyla kullanıcıya geri iletir.

Dava

Her eğitici içerik seti üç bölümden oluşur: (1) bir öğretici, (2) bir dizi ilgili örnek ve (3) öğrencinin konuyu anlayıp anlamadığını değerlendirmek için bir dizi alıştırma problemi. Öğrencinin içerik kümesinde nasıl ilerlediğine ve profiline göre ILMDA, öğrenci için uygun örnekleri ve alıştırma problemlerini seçer.

Uygun örneklerin ve alıştırma problemlerinin nasıl seçileceği, vakaya dayalı akıl yürütmeye (CBR) dayanmaktadır. ILMDA’nın bir vaka tabanı vardır. Her vaka üç bölümden oluşur: durum, çözüm ve sonuç parametreleri.

Durum parametreleri, öğrencinin statik ve dinamik profillerini ve öğretim içeriğinin özelliklerini içerir. Öğrenci statik ve dinamik profilleri, ILMDA’nın öğrenci modelinin temelini oluşturur. Bir öğrenci modeli, öğrencinin öğretim içeriği seti ile etkileşime girerken davranışına bakarak bize öğrencinin üstbilişsel seviyesini söyler.

Bunu, bir öğrencinin/öğrencinin profilini iki boyutta çıkararak başarırız: öğrenci statik arka planı ve dinamik öğrenci etkinliği. Bir öğrencinin geçmişi nispeten statik kalır ve öğrencinin soyadı, adı, ana dal, not ortalaması, hedefleri, bağlantıları, yetenekleri ve yeterliliklerinden oluşur.

Ayrıca, bir öğrenci bir içerik setini işlemeden önce yapılan bir ankete dayalı olarak kendi kendine bildirilen öz yeterlik ve motivasyonu da içerir. Dinamik öğrenci profili, öğrencinin gerçek zamanlı davranışını ve modellerini yakalar.

Aynı öğe üzerinde yapılan denemelerin sayısı, o ana kadar alınan farklı modüllerin sayısı, eğitim sırasında ortalama fare tıklaması sayısı, örnekleri görüntüleyen ortalama fare tıklaması sayısı, ortalama eğitim sırasında harcanan zamanın uzunluğu, eğitimden sonra bırakma sayısı, başarı sayısı vb. bu parametrelerle ilgili ayrıntılar içindir.

Çözüm parametreleri, öğrenciye iletilecek örneğin veya problemin özelliklerini belirtir. Her örnek veya problem bir dizi özellikle meta-etiketlenir: uzunluk, ilgi, Bloom sınıflandırması, zorluk seviyesi, yapı iskelesi derecesi, görüntülenme sayısı, kullanım başına ortalama süre, kullanım başına ortalama tıklama sayısı vb. üzerindedir.


Durum araştırması örnekleri
örnek olay (vaka çalışması örnekleri)
Durum çalışması ve fenomenoloji farkı
Durum Çalışması pdf
Durum çalışması nedir
Örnek olay çalışması örneği
Nitel araştırma örnek olay incelemesi
Durum çalışması Makale örnekleri


Bloom, eğitim etkinliklerinin üç alanını belirlemiştir. Bu üç alan bilişsel, duyuşsal ve psikomotordur. Bilişsel zihinsel beceriler (Bilgi) içindir, duygusal duygular veya duygusal alanlarda (Tutum) büyüme içindir, psikomotor ise manuel veya fiziksel beceriler (Beceriler) içindir.

En basit davranıştan en karmaşığa doğru altı ana kategori vardır: bilgi, kavrama, uygulama, analiz, sentez ve değerlendirme. Şu anda, örneklerimizin ve sorunlarımızın çoğu Bloom’un seviyelerinin ilk dördündedir.

Öğretim iskelesi, öğrenme için destektir ve yapı iskelesinin seviyesi, farklı öğrenciler ve senaryolar için değişiklik gösterir. ILMDA’da önerilenlere benzer iskeleler kullanıyoruz. Spesifik olarak ipuçlarını, ipuçlarını, referansları ve ayrıntıları kullanırız. İpuçları vurgulanan ifadelerdir. Bir ipucu, “eğer” ve “bunu düşünün” ifadelerini ortaya çıkarır.

Bir referans, öğrenciyi içerik kümesindeki belirli bir öğeye yönlendirir. Bir detaylandırma, adımları veya kısmi çözümleri açıklar. İşaret olarak vurgulanan ifadeleri, diyagramları ve şekilleri kullanırız; İpuçları ve yönlendirmeler olarak “Ya eğer” ve “Bunu bir düşünün” soruları; ve kısmi çözümler olarak adım adım, ayrıntılı çözümler. Ayrıca, öğrencileri bir öğreticinin veya örneğin belirli sayfalarına yönlendirmek için referanslar kullanılacaktır.

Sonuç parametreleri, vakanın kaç kez kullanıldığını, vakanın kaç kez başarıyla kullanıldığını, öğrencinin örnekten mi yoksa problemden mi ayrıldığını, öğrencinin soruya cevap verip vermediğini içeren bir vakanın kullanım geçmişine dayanmaktadır. sorun doğru, vb.

Vaka Tabanlı Akıl Yürütme (CBR) ve Öğrenme

Kısaca, bir CBR sistemi aşağıdaki gibi çalışır. Yeni bir durum ortaya çıktığında, sistem, durumları yeni duruma benzeyen durumlar için kendi vaka tabanını arar. Bu, benzerlik tabanlı erişim olarak adlandırılır. Genellikle sistem en benzer durumu en iyi durum olarak alır. En iyi durum göz önüne alındığında, sistem artık muhakeme sürecinde bir çözüme sahiptir.

Ancak bu çözüm, en iyi durum durumuna tekabül eden bir çözümdür. Bu nedenle, sistem çözümü yeni duruma uyacak şekilde uyarlamak zorundadır. Genellikle sistem, en iyi durumun durumu ile yeni durumun durumu arasındaki farklara dayalı olarak çözümü değiştirir.

Adaptasyondan sonra solüsyon uygulanır. Uygulamadan sonra, yeni durum ve uyarlanmış çözüm, sonuçla birlikte yeni bir vaka haline gelir. Bu yeni durum, casebase’deki mevcut tüm vakalardan yeterince farklıysa, sistem onu ​​casebase’e ekler. Yeni bir vakanın eklenmesi vakaya dayalı öğrenmedir (CBL).

Her vaka benzersiz bir pedagojik stratejiyi belgelemektedir: duruma göre uygun çözüm nedir? ILMDA, durumu öğrencinin gözlemine dayanarak oluşturur. Örneğin, daha yüksek motivasyona, özyeterliğe ve yeteneğe sahip öğrenciler için, ILMDA ipuçları gibi daha düşük düzeyde yapı iskelesi verecektir; ve tersi. Bu strateji ile ILMDA, bir öğrencinin performansını geliştirdiği gözlemlendiğinden, iskeleleri kademeli olarak geri çekecektir.

Temsilci tasarımımızda, vaka tabanlı üç öğrenme modülümüz var. İlk olarak, iyi ve kötü durumları öğrenen bir vaka öğrenme modülü vardır. İkinci olarak, GPA ve eğitimde harcanan zaman gibi durum parametrelerinin önemini öğrenmek için bir benzerlik öğrenme modülümüz var.

Bu, bazı parametrelerin diğerlerinden daha önemli olduğunu göz önünde bulundurarak, en ağırlıklı benzer durumları en iyi durumlar olarak almamızı sağlar. Son olarak, uyarlama buluşsal yöntemlerinin önemi veya kalitesi hakkında bilgi edinen bir uyarlama öğrenme modülümüz var. Vaka öğrenme modülü, geleneksel CBL ve az miktarda pekiştirmeli öğrenme kullanır.

Diğer iki modül, veritabanından nasıl daha iyi alınacağını, iki durum arasındaki benzerliği değerlendirmeyi ve en iyi durumun çözümünü mevcut soruna uyarlamayı meta-öğrenir. 

Kısaca, her vakanın başarı oranını kaydederek, ILMDA mevcut pedagojik stratejilerini geliştirmektedir. Vaka öğrenme modülü aracılığıyla, ILMDA yeni pedagojik stratejiler öğrenir. Benzerlik öğrenme modülü sayesinde, ILMDA bunları ne zaman kullanacağını öğrenir. Uyarlama öğrenme modülü aracılığıyla ILMDA, bunların nasıl uygulanacağını öğrenir.