Развитие процедуры вывода (KI-подходы к адаптации учеников в управляющеобучающих системах)

Gert Sauerstein, “ENTWICKLUNG DES INFERENZVERFAHRENS (KI-Ansätze zur Lerneradaption in Lern-Management-Systemen)”, public translation into Russian from German More about this translation.

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ENTWICKLUNG DES INFERENZVERFAHRENS (KI-Ansätze zur Lerneradaption in Lern-Management-Systemen)

Развитие процедуры вывода (KI-подходы к адаптации учеников в управляющеобучающих системах)

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3.1 Ähnlichkeit und Vergleich von Fällen

Сходство и сравнение случаев

History of edits (Latest: Boris_Alexandrovich 1 year, 2 months ago) §

Bei der Auswahl einer Lernaktivität während der Anzeige der Kursstruktur soll die
iLMS Anwendung dem Lerner an die jeweilige Situation, die nach Abschnitt 2.3 durch
einen Fall (Suchfall) beschrieben ist, angepasste Vorschläge unterbreiten. Mögliche
Lösungen hierfür müssen nach dem Prozessmodell des fallbasierten Schließens
(siehe Abbildung 2.1, Seite 28) in einem RETRIEVE-Schritt aus bereits vorhandenen,
ähnlichen Fällen der Fallbasis (Referenzfälle) ermittelt werden.

Neben der Sicherung der Qualität der gefundenen Fälle über Bewertungen muss auch
die Zeiteffizienz der Suche berücksichtigt werden. In der webbasierten Umgebung der
iLMS-Anwendung muss die Zeit zur Bearbeitung einer HTTP-Anforderung durch einen
Client kurz bleiben, sodass der Benutzer bis zum Aufbau der Kursstruktur-Webseite
nicht zu lange warten muss. Da die Fallsuche erst nach einer konkreten Anforderung
des Lerners mit den aktuell zutreffenden Parametern durchgeführt werden kann, sollte
sie nur wenige Sekunden dauern und möglichst repräsentative Referenzfälle liefern.

3.1.1 Definition der Ähnlichkeitsmaße

Die Qualität der gefundenen Referenzfälle hängt stark von der Definition der
zugrundeliegenden Ähnlichkeitsfunktion ab ([2], Seite 46 ff., [6], Seite 40 ff.). In der
iLMS Anwendung ist jeder Fall nach Abschnitt 2.3 ein zusammengesetztes
(„compound“) Objekt, das verschiedene Attribute als Eigenschaften besitzt. Die
Eigenschaften sind selbst wiederum einfache oder zusammengesetzte Attribute.

Für die verschiedenen Typen von Eigenschaften wie numerische, textuelle oder
mengenwertige Wertebereiche müssen auch verschiedene Ähnlichkeitsmaße für die
Funktion sim(vik, vjk) (nach [6], Seiten 45, 50 f.) definiert werden. Sie vergleicht jeweils
zwei Attributwerte vik und vjk eines Attributs k der beiden zu vergleichenden Fälle i und
j miteinander und liefert einen numerischen Wert für die Ähnlichkeit. Die berechneten
Ähnlichkeitswerte werden dabei zweckmäßigerweise im Intervall [0,1] normalisiert,
wobei 0 maximal verschiedenen Werten und 1 identischen Werten entspricht. Für das
Intervall [0,1] kann umgekehrt aber auch eine Distanzfunktion dist(vik, vjk) = 1 -
sim(vik, vjk) definiert werden, die 0 für identische Werte und 1 für maximal verschiedene
Werte liefert.

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