hrvatski

Bayesove mreže u modeliranju učenika

Probabilistički model učenika temeljen na Bayes ovo j mreži zaključuje o stanju znanja učenika  i daljnje učenje ovisi o tim zaključcima. Pouča van je se usmjerava na pojmove  koji se ne  smatraju  naučenim.  Kako  bi  se  implementirala  Bayesova  mreža  u  modeliranje  učenika, potrebno  je  odrediti  “a  priori”  vjerojatnosti  korjenskih  čvorova  kao  i  uvjetne  vjerojatnosti svih ostalih čvorova. Pojmovi za  koj e se smatra da su naučeni,  odnosno da nisu  naučeni predstavljaju dokaze. Na temelju dokaza  za ključuje se koje pojmove je potrebno  ponovno učiti,  a koje ne.   U radu je ispitano 15 probabilističkih modela t eme ljenih na Bayesovoj mreži. Svi modeli su  prezentirani u programskom alatu GeNIe. U svako m m odelu posebna pažnja je posvećena  određivanju “a priori” vjerojatnosti,  uvjetnih vje rojatnosti i postavljanju dokaza kako bi se na  što bolji način ispitala uspješost predviđanja  sta nja znanja učenika pojedinim modelom. Na  koncu su analizirani dobiveni rezultati i preds tav ljene smjernice na koje treba obratiti pažnju  u modeliranju učenika uz pomoć Bayesovih mreža.

probabilistički model učenika;  Bayesova mreža;  stanje znanja učenika;  „a priori“ vjerojatnost;   uvjetne vjerojatnosti;  dokaz;  GeNIe

nije evidentirano