Naslov
Mehanizmi zaključivanja u sustavima e-učenja
(Inference Mechanism of E-Learning Systems)

Autori
Vuković, Jelena

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, preddiplomski

Fakultet
PMF, Split

Mjesto
Split

Datum
12.10

Godina
2012

Stranica
41

Mentor
Mladenović, Saša

Neposredni voditelj
Nakić, Jelena

Ključne riječi
stilovi učenja; mehanizmi zaključivanja; prilagodljivi sustavi e-učenja
(learning styles; inference mechanisms; adaptive e-learning)

Sažetak
Web okruženje za učenje pruža mnogo pogodnosti koje tradicionalno (uobičajeno) okruženje za učenje nema pa stoga postaje sve popularnije. Učinkovitost i djelotvornost učenja na daljinu može biti uvelike poboljšana kada su nastavne ativnosti osmišeljne i predstavljene s obzirom na osobne razlike učenika. Osobni pristup kod učenja se traži zbog bolje kvalitete i učinkovitosti: individualno dani sadržaj je razumljiviji za učenika i smatra se relavantnim obzirom na njegove očite potrebe. U ovom se radu obrađuju sustavi koji su implementirali prilagođavanje stilovima učenja pritom koristeći različite mehanizme zaključivanja na stilove učenja. Na samom početku su prikazani genetički algoritmi te njihova mogućnost poboljšavanja mehanizmom k-tog najbližeg susjeda. Rezultati vrednovanja ovog mehanizma zaključivanja ukazuju na učinkovitost klasificiranja i identificiranja stilova učenja. U poglavlju o neuronskim mrežama proučene su kognitivne sposobnosti učenika i procesi, aktivnosti učenja i tehnologija koja je za to potrebna. Prikazan je mrežni tečaj koji je razvijen i dizajniran sa sposobnostima prilagodbe i fleksibilnosti. Prikazani su i sutavi Protus, LECOMPS5 u LS-PLAN te njihovi mehanizmi zaključivanja i vrednovanja. Sustav Protus je dizajniran kako bi prepoznao različite stilove i navike učenja. Sustav se automatski prilagođava interesima, navikama i razini znanja učenika. Eksperimentom je utvrđeno da je moguće znatno poboljšavanje kvalitete inteligentnih sustava primjenom odgovarjućih algoritama i testiranja učenikovog stila učenja. LECOMPS5 i LS-PLAN su sustavi prilagodljivi za učenje, međusobno povezani a u ovom radu vrlo zanimljivi jer je njihova evaluacija provedena s aspekta učenika i predavača. Prema podacima iz predstavljenih istraživanja neosporno je da oblikovanje prilagodljivih materijala za učenje pridonosi lakoći usvajanja gradiva i boljim rezultatima u učenju. Kako bi materijali bili što prilagođeniji treba vodit računa da se koriste mehanizmi zaključivanja koji dovoljno precizno i brzo primjećuju stilove učenja te se ti dobiveni rezultati koriste za oblikovanje i dinamičko ažuriranje modela korisnika.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo

POVEZANOST RADA