4. Cài đặt thử nghiệm
4.5.3. Đánh giá kết quả
Hiện tại, các bảng xác suất có điều kiện cũng như các ngưỡng học đều dựa trên kinh nghiệm. Như vậy, nó có độ chính xác không cao lắm. Với các bộ test, chúng ta có thể điều chỉnh các giá trị này chính xác hơn.
Kết luận
Trong phần mở đầu, khoá luận đã nêu lên bốn mục tiêu cần đạt được. Sau đây là các kết quả tương ứng.
1. Tìm hiểu về E-learning. Khoá luận đã nêu ra được khái niệm, đặc trưng, lợi ích, lịch sử phát triển, xu thế của E-learning.
2. Tìm hiểu học thích nghi. Khoá luận đã nêu ra khái niệm của học thích nghi, cũng như các phương thức và kỹ thuật thích nghi. Cụ thể, khoá luận đã đưa ra câu trả lời cho các câu hỏi mà người đọc có thể đưa ra đó là: “Thích nghi cái gì?” (kiến thức, mục tiêu, nền tảng, kinh nghiệm, sở thích) và “Cái gì có thể được thích nghi?” (trình bày, trợ giúp điều hướng).
3. Nghiên cứu mô hình ACGS. Khoá luận đã đưa ra các thành phần cơ bản của mô hình, và cách áp dụng của mạng Bayes vào trong mô hình.
4. Phân tích thiết kế và cài đặt thử nghiệm mô hình ACGS. Từng thành phần, từng thao tác của hệ thống được khoá luận trình bày chi tiết, rõ ràng.
Tài liệu tham khảo
[1] Beaumont. User modeling in the interactive anatomy tutoring system. 1994. User Modeling and User-Adapted Interaction, volume 4, pages 21-45.
[2] Boyle & Encarnacion. MetaDoc: an adaptive hypertext documentation. 1994. User Modeling and User-Adapted Interaction, volume 4, pages 1-19.
[3] Brusilovsky & Millan. User models for adaptive hypermedia and adaptive educational systems. 2007. Lecture Notes in Computer Science, volume 4321, pages 3-53.
[4] Brusilovsky. A framework for intelligent knowledge sequencing and task sequencing. 1992. Lecture Notes In Computer Science, volume 608, pages 499-506.
[5] Brusilovsky. Methods and techniques of adaptive hypermedia. 1996. User Modeling and User-Adapted Interaction, volume 6, pages. 87-129.
[6] Netica. http://www.norsys.com/
[7] Thomas C. G. Basar: A framework for integrating agents in the World Wide Web. 1995. Computer, volume 28, pages 84-86.
[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.
[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. [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.
[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. [12] Wikipedia. http://en.wikipedia.org/wiki/