Görüntüleme
11
İndirme
4
Güvenilir bir öğrenci modeli elde etmek, Akıllı Öğretici Sistemlerin temel görevlerindendir. Kesin olarak tanımlanmış bir öğrenci modeli de Akıllı Öğretici Sistemlerin (AÖS) başarısı için anahtar niteliğindedir. Bu makalede, dil öğretiminde doğru bir öğrenci modelinin elde edilmesine yönelik bir çalışma sunulmaktadır. Çalışmada AÖS’lerin genel yapısına ek olarak, Bayes Ağlarını kullanan olasılıksal bir çıkarım modeli gösterilmiştir. Bayes Ağları, düğümlerin rastgele değişkenleri, arkların bu düğümler arasındaki olasılıksal bağımlılıkları gösterdiği yönlü çevrimsiz çizgelerdir. Bu çalışmada, grafik modeller ve model yapıları, Decision Sytstems Laboratory’de geliştirilen genel amaçlı bir karar modelleme sistemi olan SMILE ve onun Windows işletim sistemi tabanlı kullanıcı arayüzü GeNIe'de uygulanmıştır. Çalışmada GeNIe kullanıcı arayüzü etki diyagramlarının gerçekleştirilmesi için de kullanılmıştır. Etki diyagramları karar sorunlarını ifade ederler ve beklenen en yüksek kazanca sahip bir karar alternatifi seçmeye yardımcı olurlar. Çalışmanın sonlarına doğru, standart bir yeterlilik seviyesi ile doğrudan ilişkilendirilebilen bir AÖS öğrenci modelinin geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu model aynı zamanda dilbilgisi, kelime bilgisi ve farklı durumlarda dilin kullanımı gibi dil bileşenlerini içeren bir domain modeli ile de tamamlanmıştır. Çalışmanın sonunda deneysel bir çalışma ile modelin bir değerlendirmesi yapılmış ve sonuçlar, sunulan ITS modeli ile çalışan katılımcıların gerçek bir öğretmenle çalışan katılımcılardan elde edilen başarı verilerine yakın sonuçlar elde ettiklerini göstermiştir.
Achieving a reliable student model is one of the core tasks of Smart Teaching Systems. A well-defined student model is also the key to the success of Smart Teaching Systems (AOS). This article provides a study aimed at achieving a proper student model in language teaching. In addition to the general structure of the AES, the study showed a possible output model using the Bayes networks. The Bayes Networks are the random variables of the nodes, the uncircuit lines in the direction in which the arches show the possible dependence between these nodes. In this study, graphic models and model structures were implemented in the SMILE, a general-purpose decision modeling system developed in Decision Sytstems Laboratory, and its Windows operating system-based user interface in GeNIe. In the study, GeNIe has also been used to implement user interface effects diagrams. Effect diagrams represent decision problems and help choose a decision alternative with the highest expected profit. It is aimed at developing an AES student model that can be directly linked to a standard qualification level right to the end of the study. This model is also completed with a domain model that includes language knowledge, word knowledge and language components such as language use in different cases. At the end of the study, a experimental study conducted a model assessment, and the results showed that participants working with the presented ITS model obtained results close to the success data obtained from participants working with a real teacher.
Acquiring a reliable student model is the principal task of an Intelligent Tutoring System (ITS). A precisely defined student model is also the key term for the success of ITSs. In this paper, a study on inferring the accurate student model on language learning is offered by utilizing artificial intelligence. In addition to the general structure of an ITS, a probabilistic model for inference using Bayesian Networks is stated in the paper. Bayesian Networks are acyclic directed graphs in which nodes represent random variables and arcs represent direct probabilistic dependences among them. In this study, graphical models and structures are implemented in a general-purpose decision modelling system SMILE and its Windows user interface, GeNIe, developed at the Decision Systems Laboratory. GeNIe user interface is also used in this study to perform Influence diagrams. Influence diagrams represent decision problems and help to choose a decision alternative with the highest expected gain. Toward the end of the study, an ITS student model which is directly associated with a standard proficiency level is aimed to be developed. This model is also complemented with a domain model which incorporates language components such as grammar, vocabulary, and functions of language in different cases. At the end of the study, an evaluation of the model is performed with an experimental study and the results show that the participants worked with offered ITS model gathered close results when compared to those obtained by the participants who worked with a real tutor.
Alan : Mühendislik
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
