4. Cài đặt thử nghiệm
4.5.Thử nghiệm
4.5.1. Dữ liệu thử nghiệm
Chúng ta sẽ đi xây dựng bộ test cho người học có userid trong cơ sở dữ liệu là một số nào đó, ví dụ <userid>.
Việc kiểm thử gồm có hai loại: kiểm thử cho bài kiểm tra đánh giá ban đầu và kiểm thử cho việc làm các bài tập.
a. Kiểm thử bài kiểm tra đánh giá ban đầu
Với mỗi người học, để đánh giá trình độ kiến thức ban đầu, chúng ta có một file bằng chứng có tên là <userid>question.txt, và có định dạng như sau:
18:* 10:* 21:55 20:62 23:45 12:42 14:88 15:* 16:* 34:44 39:47 40:*
Mỗi dòng là một cặp node-bằng chứng cách nhau bằng dấu hai chấm. Ký tự * có nghĩa là node đó chưa có bằng chứng.
Để có thể thử nghiệm hệ thống, chúng ta sẽ đưa ra các bộ test tự động và bằng tay. Tự động có nghĩa là chúng ta sinh ngẫu nhiên các bằng chứng trong file bằng chứng, còn bằng tay có nghĩa là chúng ta tự mình nhập từng bằng chứng vào file bằng chứng.
b. Kiểm thử việc làm các bài tập
Để tạo bộ test cho việc làm các bài tập, chúng ta cũng có thể tạo một bộ test tương tự như cho việc đánh giá ban đầu. Tuy nhiên, chúng ta cũng có thể thay đổi bộ test một chút. Ví dụ, chúng ta có thể chỉ có một file bằng chứng với các bài tập, nhưng chúng ta không tính các xác suất một lần dựa vào toàn bộ file đó, mà chúng ta sẽ chia thành các giai đoạn. Như vậy sẽ có vẻ giống thực tế hơn: người dùng sẽ làm từng bài assigment một cách tuần tự, và các xác suất sẽ được cập nhật ngay sau mỗi khi người học làm xong.
Ví dụ chúng ta có file kiểm thử cho người dùng <userid>, có tên là <userid>.txt và có dạng như sau: 18:45 10:78 21:55 20:62 23:45 12:42 14:88 34:44 39:47
Mỗi dòng vẫn là các cặp node-bằng chứng. Tuy nhiên, các dòng không liên tục mà có khi cách nhau bởi một dòng trắng. Mỗi dòng trắng thể hiện kết thúc một giai đoạn. Trong file ví dụ trên, việc cập nhật kiến thức của người dùng sẽ được thực hiện bốn lần, sau khi người học làm xong các bài tập tương ứng trong bốn giai đoạn: (18, 10), (21, 20, 23), (12, 14), (34, 39).
4.5.2. Kết quả thử nghiệm
Bằng cách sử dụng công cụ Netica, chúng ta sẽ tính được giá trị xác suất của các node trong mạng để đánh giá kiến thức ban đầu của người học, và in ra file output dưới dạng như sau:
1: 85.0 2: 86.75
18: 85.56999 3: 79.121666 7: 47.68178 8: 48.145428 9: 50.923615 17: 48.876522 22: 85.0 5: 73.75 4: 85.0
Mỗi dòng ở đây là một cặp node-xác suất cách nhau bằng dấu hai chấm. Giá trị xác suất để đo mức độ kiến thức của người học về node tương ứng.
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. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
[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/