1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

hệ thống học thích nghi dựa trên kiến thức

49 466 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 49
Dung lượng 2,4 MB

Nội dung

i ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Nguyễn Văn Huyên HỆ THỐNG HỌC THÍCH NGHI DỰA TRÊN KIẾN THỨC KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ thông tin Cán bộ hướng dẫn: Thạc sĩ Nguyễn Việt Anh HÀ NỘI - 2009 ii TÓM TẮT NỘI DUNG Khoá luận có kết cấu gồm các phần như sau: Đầu tiên trình bày khái quát về đề tài của khoá luận: lý do lựa chọn đề tài, phạm vi, phương pháp thực hiện. Tiếp theo trình bày khái quát khái niệm về đào tạo điện tử, các đặc điểm của đào tạo điện tử. Vài nét phác thảo về lịch sử các thời kỳ phát triển của E-learning, cũng như xu hướng phát triển trong giai đoạn hiện nay cũng được đề cập. Sau đó trình bày lý thuyết về hoạt động thích nghi, cụ thể là trả lời cho câu hỏi “Thích nghi cái gì?” và “Cái gì có thể được thích nghi?”. Đây chính là cơ sở cho việc xây dựng mô hình học thích nghi. Tiếp theo trình bày các tìm hiểu về mô hình học thích nghi ACGS (Adaptive Course Generation System). Đây là phần lý thuyết, bao gồm các khái niệm cơ bản, các thành phần cơ bản của mô hình. Sau đó trình bày một cách để triển khai thực tế mô hình. Cách thiết kế cơ sở dữ liệu, thuật toán, công nghệ được trình bày cụ thể, rõ ràng để có thể xây dựng một hệ thống sinh khoá học thích nghi thực sự. Phần kết luận nêu những kết quả chính và đánh giá kết quả đạt được. Phần tài liệu tham khảo liệt kê các bài báo, các tài liệu có liên quan trong quá trình làm khoá luận. iii LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành bản khóa luận này, trước hết em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy giáo, thạc sĩ Nguyễn Việt Anh đã tận tụy hướng dẫn, giúp đỡ trong quá trình làm khóa luận. Đồng thời em xin được cảm ơn các thầy giáo, cô giáo trong trường Đại học Công Nghệ - Đại học Quốc Gia Hà Nội đã cho em có được nhiều kiến thức bổ ích trong suốt thời gian học tập tại trường. Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn tới tất cả bạn bè, gia đình, và người thân, những người đã luôn luôn là chỗ dựa vững chắc nhất. iv Mục lục Mở đầu 1 1. Tổng quan E-learning 3 1.1. Khái niệm và lợi ích của E–learning 3 1.1.1. Khái niệm 3 1.1.2. Các đặc điểm chung của E-learning 3 1.1.3. Lợi ích của E-learning 4 1.2. Quá trình hình thành và phát triển 5 1.2.1. CBT (Computer Based Training) 5 1.2.2. WBT (Web based Training) 5 1.2.3. Chuẩn hóa E-learning 6 1.2.4. Sắp xếp và điều hướng E-learning 6 1.3. Xu thế phát triển 7 2. Thích nghi siêu phương tiện 9 2.1. Tổng quan 9 2.1.1. Giới thiệu chung 9 2.1.2. Phương thức và kỹ thuật 10 2.1.3. Ở đâu và tại sao AH có thể hữu ích 11 2.2. Thích nghi cái gì 14 2.2.1. Kiến thức 14 2.2.2. Mục tiêu 15 2.2.3. Nền tảng và kinh nghiệm 16 2.2.4. Sở thích 16 2.3. Cái gì có thể được thích nghi trong AH 17 2.3.1. Thích nghi trình bày 17 2.3.2. Thích nghi trợ giúp điều hướng 18 3. Mô hình hệ thống học thích nghi ACGS [10] 20 3.1. Các cấu trúc biểu diễn 20 3.1.1. Mô hình người học 21 3.1.2. Mô hình khái niệm 21 3.1.3. Mô hình kiến thức phủ 22 3.1.4. Mô hình công việc 22 3.1.5. Mô hình miền khoá học 24 3.2. Mô hình mạng Bayes 26 3.2.1. Giới thiệu chung về mạng Bayes 26 3.2.2. Sử dụng mạng Bayes trong hoạt động thích nghi 26 3.3. Thích nghi hoạt động học 29 v 4. Cài đặt thử nghiệm 30 4.1. Tìm hiểu yêu cầu 30 4.2. Phân tích thiết kế cơ sở dữ liệu 31 4.3. Môi trường phát triển 35 4.3.1. Apache 35 4.3.2. MySQL 35 4.3.3. Java 36 4.3.4. Netica [6] 36 4.4. Cấu trúc và hoạt động của các trang web 38 4.5. Thử nghiệm 39 4.5.1. Dữ liệu thử nghiệm 39 4.5.2. Kết quả thử nghiệm 41 4.5.3. Đánh giá kết quả 42 Kết luận 43 Tài liệu tham khảo 44 1 Mở đầu Hiện nay, phương pháp đào tạo điện tử E-learning đã trở nên phổ biến và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều mô hình đào tạo khác nhau. Sở dĩ như vậy là do E-learning cung cấp những khoá học sinh động, phong phú (như có thể áp dụng đa phương tiện) so với cách học truyền thống. Ngoài ra, E-learning còn tận dụng được những ưu điểm của mạng Internet. E-learning là thế hệ tiếp theo của cách học truyền thống. Vậy, sau E- learning sẽ là gì? Có thể đó chính là cách học thích nghi. Đề tài này đang được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Học thích nghi có nghĩa là tiến tới việc tạo ra các khoá học thích nghi, phù hợp với nhu cầu và trình độ của người học. Những người khi tham gia vào khóa học trực tuyến không phải ai cũng như ai. Mỗi người học có mục đích học tập khác nhau, có trình độ khác nhau, có sở thích khác nhau, có cách tiếp thu kiến thức cũng khác nhau. Do đó, một khoá học có khi là phù hợp đối với người này nhưng lại không phù hợp đối với người khác. Ví dụ, một khoá học với độ khó vừa phải sẽ tốt cho một người chưa có kinh nghiệm, nhưng lại chán ngắt và buồn tẻ với một người đã thành thạo với vấn đề đó. Nhu cầu của từng người học khi tham gia hệ thống là khác nhau. Liệu hệ thống có thể đưa ra các khóa học phù hợp với từng người học? Làm sao để đáp ứng nhu cầu của từng người học, đặc biệt là các khoá học trực tuyến với rất nhiều người tham gia. Học thích nghi là kiểu đầu tiên và phổ biến nhất của thích nghi siêu phương tiện. Nhiều người đã tập trung nghiên cứu, phát triển các mô hình học thích nghi và đã thu được các kết quả nhất định. Bạn có thể tham khảo một số hệ thống như ELM-ART của Gerhard Weber, InterBook của Peter Brusilovsky, Personal Reader của Nicola Henze, AHA! của Paul de Bra [12]. Khoá luận “Hệ thống sinh khoá học thích nghi dựa trên kiến thức ” được chọn với bốn mục tiêu sau: 1. Tìm hiểu về E-learning 2. Tìm hiểu học thích nghi 3. Nghiên cứu mô hình ACGS 4. Phân tích thiết kế và cài đặt thử nghiệm mô hình ACGS 2 Khoá luận sẽ đi từ những cái cơ bản nhất để làm nền móng cho những cái tiếp theo. Những kiến thức chung, phổ biến, dễ hiểu sẽ được trình bày một cách ngắn gọn. Tuy nhiên, nó vẫn cần thiết phải đưa ra ở đây để chúng ta có được một cái nhìn tổng quan, hệ thống. 3 1. Tổng quan E-learning E-learning (Giáo dục trực tuyến) là phương thức học ảo thông qua một máy vi tính nối mạng đối với một máy chủ ở nơi khác có lưu giữ sẵn giáo trình và phần mềm cần thiết để có thể hỏi/yêu cầu/ra đề cho học viên học trực tuyến từ xa. Các cá nhân hay các tổ chức đều có thể tự lập ra một trường học trực tuyến (E-school), mà nơi đó vẫn nhận đào tạo học viên, đóng học phí và có các bài kiểm tra như các trường học khác [12]. 1.1. Khái niệm và lợi ích của E–learning 1.1.1. Khái niệm Khái niệm E-learning hay đào tạo điện tử đã được rất nhiều học giả và các nhà nghiên cứu về giáo dục đưa ra, mỗi khái niệm lại thể hiện những đặc trưng riêng của E- learning. Dưới đây là một số định nghĩa được nhiều nhà nghiên cứu công nhận và sử dụng:  E-learning là quá trình học tập có sự trợ giúp của công nghệ Web và Internet (William Horton).  E-learning là một thuật ngữ dùng để mô tả việc học tập, đào tạo dựa trên công nghệ thông tin và truyền thông (Compare Infobase Inc).  E-learning là quá trình học tập hay đào tạo được chuẩn bị, truyền tải hoặc quản lý sử dụng nhiều công cụ của công nghệ thông tin, truyền thông khác nhau và được thực hiện ở mức cục bộ hay toàn cục (MASIE Center). 1.1.2. Các đặc điểm chung của E-learning Tuy có nhiều cách hiểu khác nhau, nhưng nói chung E-learning có những đặc điểm sau:  Dựa trên công nghệ thông tin và truyền thông. Cụ thể hơn là công nghệ mạng, kĩ thuật đồ họa, kĩ thuật mô phỏng, công nghệ tính toán…  Hiệu quả của E-learning cao hơn so với cách học truyền thống do E-learning có tính tương tác cao dựa trên multimedia, tạo điều kiện cho người học trao 4 đổi thông tin dễ dàng hơn, cũng như đưa ra nội dung học tập phù hợp với khả năng và sở thích của từng người. E-learning sẽ trở thành xu thế tất yếu trong nền kinh tế tri thức. Hiện nay, E-learning đang thu hút được sự quan tâm đặc biệt của các nước trên thế giới với rất nhiều tổ chức, công ty hoạt động trong lĩnh vực E-learning ra đời. 1.1.3. Lợi ích của E-learning E-learning có các lợi ích sau mà phương pháp học truyền thống không có:  Giảm chi phí. E-learning thường là một giải pháp tiết kiệm trong chi phí đào tạo, ví dụ: chi phí cho việc thuê các phòng học so với chi phí đào tạo trực tuyến. Mặc dù chi phí để phát triển nó thì đắt, nhưng thực hiện đào tạo thì lại rẻ, đặc biệt là với số lượng lớn người tham gia khoá đào tạo, thì chi phí sẽ giảm xuống nhiều.  Tiết kiệm thời gian từ 25-50% hoặc nhiều hơn.  Kiến thức thu được tương đương hoặc tốt hơn so với học thông thường. Nhưng quan trọng hơn, E-learning có thể mang đến một số lợi ích về tài chính cho các tổ chức trong các việc như:  Tăng cường thu hút nhân lực - nhiều người cho biết việc thiếu đào tạo và đầu tư vào họ là nguyên nhân cho việc ra đi của họ- tỉ lệ thay đổi nhân sự trong công nghiệp là khoảng 1-3% và vì thế sẽ làm doanh thu cũng giảm theo.  Đáp ứng các nhu cầu của khách hàng - đôi khi lên đến 10-15%.  Nâng cao năng suất - do việc tăng trình độ nghề nghiệp cho công nhân đã dẫn đến việc giảm các lỗi không đáng có. Chính vì những lợi ích trên mà E-learning ngày càng được sử dụng rộng rãi trong các doanh nghiệp từ quy mô nhỏ đến các doanh nghiệp quy mô lớn và trong giáo dục đại học. 5 1.2. Quá trình hình thành và phát triển Cùng với thời gian, nhờ sự đóng góp tích cực của cộng đồng những người quan tâm và yêu thích, E-learning đã phát triển từng bước qua các giai đoạn khác nhau. 1.2.1. CBT (Computer Based Training) Đây là hình thức đào tạo dựa trên máy tính. Học viên chỉ cần mua phần mềm đào tạo và có thể tự học bất cứ thời gian và địa điểm nào phù hợp với nhu cầu của họ. Khi tham gia vào hình thức đào tạo này, học viên phải phát huy tính độc lập, khả năng tự học ở mức tối đa. Học viên cũng không có bạn bè để trao đổi và giáo viên để hỏi thêm. Đây là phương pháp tiết kiệm chi phí và mang lại hiệu quả cao đối với những môn học cần hiệu ứng của công nghệ thông tin như tiếng anh, tin học. Tuy nhiên, quá trình tiếp xúc với màn hình máy tính trong một thời gian dài sẽ gây ra cảm giác buồn tẻ, chán nản cho học viên. Không có thầy giáo, lớp học, bạn học đồng nghĩa với việc không có tranh đua, mất đi một động lực để học viên học tập hết mình. Những yếu tố này làm giảm đáng kể hiệu quả và chất lượng đào tạo. 1.2.2. WBT (Web based Training) Đây là hình thức đào tạo dựa trên công nghệ web. WBT đã hội tụ những thế mạnh của đào tạo truyền thống và CBT cũng như khắc phục những điểm yếu trong cả hai phương thức này. Sự phát triển của công nghệ thông tin và mạng internet đã tạo ra một viễn cảnh mới cho công nghệ E-learning. Trên thế giới đã có nhiều tổ chức triển khai các lớp học trực tuyến. Trong đó, học viên được tham gia vào một môi trường ảo, mô phỏng đầy đủ tính chất của một lớp học truyền thống (có thầy giáo, bạn học, bảng đen, phấn trắng, các cuộc thảo luận,…) mà vẫn tận dụng được những thế mạnh của E-learning. Chỉ cần một máy tính nối mạng Internet, học viên có thể tham gia lớp học vào bất cứ thời điểm nào, ở bất cứ nơi đâu. Những khó khăn mà một số học viên thường gặp khi tham gia đào tạo truyền thống như phân biệt đối xử, phân biệt màu da không còn tồn tại trong E- learning. Những nhược điểm của CBT như buồn tẻ hay nhàm chán cũng được khắc phục với các lớp học ảo của WBT. Với rất nhiều lợi thế, WBT đang hỗ trợ và dần chiếm lĩnh vị trí của đào tạo truyền thống, đẩy mạnh quá trình phát triển E-learning về bề rộng. [...]... chương trình và nội dung có sẵn Trái lại, hệ thống học thích nghi cho phép mỗi người học có một cách học riêng, tuỳ theo mục đích, khả năng, nhu cầu, sở thích, kiến thức về môn học Nói cách khác, cách học thích nghi với người học Hệ thống học thích nghi có lẽ là không phổ biến ở Việt Nam (theo kinh nghi m của người viết) Tuy nhiên, có nhiều hệ thống thích nghi khác mà có thể bạn đã dùng nhưng không... việc thích nghi, năm đặc tính được sử dụng bởi các hệ thống AH đang tồn tại là: mục tiêu, kiến thức, nền tảng, kinh nghi m, và sở thích 2.2.1 Kiến thức Kiến thức của người dùng về một chủ đề được miêu tả trong hyperspace là đặc tính quan trọng nhất của người dùng cho các hệ thống AH Nó được sử dụng bởi khoảng một phần ba các kỹ thuật thích nghi Hầu hết tất cả các kỹ thuật thích nghi dựa trên kiến thức. .. phân biệt thích nghi văn bản và thích nghi đa phương tiện Tuy nhiên, tại thời điểm hiện tại, tất cả các công việc trong thích nghi trình bày thực sự là thích nghi văn bản Một số hệ thống đang tồn tại chứa các mục không phải văn bản, nhưng chưa thể trình bày các mục này một cách thích nghi Thích nghi văn bản được nghi n cứu nhiều nhất trong thích nghi siêu phương tiện Hầu hết các phần của thích nghi siêu... người học về các công việc và các sự thực hiện tương ứng Điều này là nhân tố quan trọng đối với sự lựa chọn thích nghi các công việc học tiếp theo để giới thiệu với người học Trong mô hình người học, chúng ta biểu diễn các thông tin như kiến thức, nền tảng, mục đích học, sở thích, vv của từng người học mà có ích để thích nghi Không có mô hình người học, một hệ thống không thể thích nghi với người học. .. cấu trúc biểu diễn Hệ thống sử dụng các cấu trúc biểu diễn sau: 20  Mô hình người học  Mô hình khái niệm  Mô hình phủ  Mô hình công việc 3.1.1 Mô hình người học Mô hình người học mà biểu diễn các thông tin cần thiết về mỗi người học là thành phần không thể thiếu của hệ thống siêu phương tiện thích nghi nói chung và hệ thống học thích nghi nói riêng Hệ thống sử dụng mô hình người học để theo dõi lịch... phương tiện Chỉ dẫn trực tiếp, thứ tự, ẩn, chú thích, và ánh xạ là các kỹ thuật thích nghi chính cho hỗ trợ điều hướng Các kỹ thuật không mâu thuẫn nhau và có thể được sử dụng kết hợp 19 3 Mô hình hệ thống học thích nghi ACGS [10] Hệ thống học thích nghi siêu phương tiện được phát triển với mục đích thay thế cách học truyền thống Theo cách học truyền thống, người học được đề nghị, hoặc thậm chí bị bắt buộc... hình kiến thức phủ Trong mô hình phủ, chúng ta giả sử kiến thức của sinh viên là một tập con của kiến thức toàn bộ hệ thống của môn học Khi sinh viên học, tập con tăng lên, và công việc của hệ thống là theo dõi bước tiến của tập con Điều luật của mô hình phủ người học là với mỗi khái niệm của mô hình khái niệm, mô hình kiến thức người dùng cá thể lưu giữ dữ liệu biểu diễn giá trị đánh giá cấp độ kiến thức. .. giống các kiểu hệ thống khác, bất kỳ hệ thống siêu phương tiện nào cũng thích nghi theo một vài kiểu: sử dụng trình duyệt tự do, những người dùng khác nhau có thể thích nghi hệ thống với thông tin họ cần Phân tích của các hệ thống AH đang tồn tại cho phép chúng ta gọi tên sáu kiểu của hệ thống siêu phương tiện được sử dụng hiện tại như là miền ứng dụng trong hầu hết các dự án nghi n cứu trên AH Chúng... số hệ thống thuộc về nhiều lĩnh vực 2.2 Thích nghi cái gì Câu hỏi thứ hai được đặt ra khi nói về một kiểu hệ thống thích nghi là: các diện mạo nào của người dùng làm việc với hệ thống có thể cho vào tài khoản khi cung cấp sự thích nghi? Với đặc tính nào – cái có thể khác nhau với những người dùng khác nhau, và có thể khác nhau với cùng người dùng tại các thời điểm khác nhau - hệ thống có thể thích nghi? ... thích nghi chỉ định AH là một lĩnh vực nghi n cứu mới và hầu hết các kỹ thuật thích nghi vẫn là độc nhất Tuy nhiên, một số kỹ thuật phổ biến đã được thực thi trong các hệ thống ban đầu Phương thức thích nghi được định nghĩa là tổng quát hoá của các kỹ thuật thích nghi đang tồn tại Mỗi phương thức dựa trên một ý tưởng thích nghi rõ ràng mà có thể được trình bày trên cấp độ định nghĩa Ví dụ, “… chèn sự . ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Nguyễn Văn Huyên HỆ THỐNG HỌC THÍCH NGHI DỰA TRÊN KIẾN THỨC KHOÁ LUẬN TỐT NGHI P ĐẠI HỌC. luận Hệ thống sinh khoá học thích nghi dựa trên kiến thức ” được chọn với bốn mục tiêu sau: 1. Tìm hiểu về E-learning 2. Tìm hiểu học thích nghi 3. Nghi n

Ngày đăng: 18/02/2014, 00:03

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Beaumont. User modeling in the interactive anatomy tutoring system. 1994. User Modeling and User-Adapted Interaction, volume 4, pages 21-45 Khác
[2] Boyle & Encarnacion. MetaDoc: an adaptive hypertext documentation. 1994. User Modeling and User-Adapted Interaction, volume 4, pages 1-19 Khác
[3] Brusilovsky & Millan. User models for adaptive hypermedia and adaptive educational systems. 2007. Lecture Notes in Computer Science, volume 4321, pages 3-53 Khác
[4] Brusilovsky. A framework for intelligent knowledge sequencing and task sequencing Khác
[8] Trichet & Tchounikine. Modeling the knowledge-based components of a learning environment within the task/method paradigm. 1998. Lecture Notes in Computer Science, volume 1452, pages 56-65 Khác
[9] Viet Anh Nguyen, Nguyen Viet Ha, Si Dam Ho, Hitoshi Sasaki. Bayesian network student model for adapting learning activity tasks in adaptive course generation system. 2008. Proceeding of Technology Enhanced Learning Conference 2008 Khác
[10] Viet Anh Nguyen, Si Dam Ho. ACGS: Adaptive Course Generation System- An efficient approach to build E-learning course. 2006. Proceeding of 6th IEEE International Conference on Computers and Information Tecnology, 2006, p 259- 265, Seoul, Korea Khác
[11] Waterworth J. A. A pattern of island: exploring public information space in a private vehicle. 1996. Lecture Notes in Computer Science, volume 1077, pages 265-278 Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1. Biểu đồ công việc với các phương thức để nắm được chủ đề và công việc hoạt động học cho khoá học thiết kế cơ sở dữ liệu [9] - hệ thống học thích nghi dựa trên kiến thức
Hình 1. Biểu đồ công việc với các phương thức để nắm được chủ đề và công việc hoạt động học cho khoá học thiết kế cơ sở dữ liệu [9] (Trang 29)
Hình 2. Một phần đồ thị khái niệm trong mơ hình miền khố học [9]. - hệ thống học thích nghi dựa trên kiến thức
Hình 2. Một phần đồ thị khái niệm trong mơ hình miền khố học [9] (Trang 30)
Hình 3. Cơng cụ Netica cho việc tính tốn các giá trị xác suất của mạng Bayes. - hệ thống học thích nghi dựa trên kiến thức
Hình 3. Cơng cụ Netica cho việc tính tốn các giá trị xác suất của mạng Bayes (Trang 33)
Bảng User - hệ thống học thích nghi dựa trên kiến thức
ng User (Trang 36)
Bảng User để lưu thông tin của người dùng. Do đây chỉ là hệ thống sơ khai nên bảng này chứa khá ít thơng tin, chỉ có định danh, tên, và mật khẩu - hệ thống học thích nghi dựa trên kiến thức
ng User để lưu thông tin của người dùng. Do đây chỉ là hệ thống sơ khai nên bảng này chứa khá ít thơng tin, chỉ có định danh, tên, và mật khẩu (Trang 36)
Bảng Item - hệ thống học thích nghi dựa trên kiến thức
ng Item (Trang 37)
Bảng Evidence lưu kết quả các bài kiểm tra, các bài tập tương ứng với các mục. - hệ thống học thích nghi dựa trên kiến thức
ng Evidence lưu kết quả các bài kiểm tra, các bài tập tương ứng với các mục (Trang 38)
Bảng Evidence - hệ thống học thích nghi dựa trên kiến thức
ng Evidence (Trang 38)
khoá của bảng. question  varchar(128)  Câu hỏi.  - hệ thống học thích nghi dựa trên kiến thức
kho á của bảng. question varchar(128) Câu hỏi. (Trang 39)
Hình 4. Biểu đồ các bảng và mối quan hệ giữa chúng trong cơ sở dữ liệu. - hệ thống học thích nghi dựa trên kiến thức
Hình 4. Biểu đồ các bảng và mối quan hệ giữa chúng trong cơ sở dữ liệu (Trang 40)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w