Fig.6.Automatic learner model [16]L

Fig.6.Automatic learner model [16]
Learner models can be extracted based on Felder– Silverman learning style model personality which consider the learning styles, behavioral factors like user’s browsing history and knowledge factors like user’s prior knowledge. The learner’s are classified based on their interests by using NBTree classification algorithm in conjunction with binary relevance classifier. The keyword mapping part and profile table structure can be enhanced
depending on the application area for a particular learner model. 4.3 Vector space models for user modeling The user model [14] is one in which one collect a few specific facts about the person and then invoke knowledge about the groups to which the person belong. First user modeling system is the recommendation system. Another approach of user modeling is to use vector space models shown in fig.7, where an item is represented in an n- dimensional vector space. A student can be represented in an n- dimensional vector space as feature vector, where each feature corresponds to n individual concept associated with a given course.
A student’s knowledge of the materials in the course can be represented as the feature vector, (knowledge_topic0; knowledge _ topic1; . . . ; knowledge _ topic n). The similarity between two users can be calculated by using the Euclidean distance between two points. K-means clustering or any other technique is used to maintain or update continuously based on new observations about the users.
For updating and maintaining the information in the stereotypes, the triggers attached to each stereotypes position within the hierarchy itself. In vector space models, the representation of individual user is adjusted when new information is reported or observed. Vector space models are easy to store in database tables. The database can be easily accessed, queried and manipulated using structured query language statements and queries.
Fig. 7.User model attributes for each course item[14] This user model has been implemented for the Moodle Elearning environment. Course items viewed, quiz and test attempts and scores, assignment submissions and results,
updates and alterations to course items, times of log ins and log outs are used for every user interaction.
In each class of students a number of distinct student groups were identified to analyze the data retrieved by the user modeling component. The grouping system was developed by modeling each user as a vector model in an n- dimensional space and using a weighted n- dimensional Euclidean distance algorithm to calculate the distance between any two users. Vector space modeling is used to develop the student models in an E-learning system which enhances the effectiveness or usability of the software systems. New principles can be applied to the intelligent user interfaces, so that they provide repeatable and transparent interactions of the users with the system.
5. Conclusions
Now a day’s offering E-learning courses are increasing at an unrestrainedly pace. However, the learning experience is often perceived by the user as a one-way highly constrained communication process, where the computer is only the mechanical device that conveys the content. Self regulated learning [19] help students to develop learning habits. In order to increase student’s learning motivation and to develop practical skills, problem based learning is considered to be one of the most appropriate solution. The art of designing good E-learning systems is difficult and is of great challenge for the human mind. The way this is done is also dependent on the learning culture in each country. The key issue is to facilitate new learning modalities for younger generations. Future Investigating methods in an E-learning system are to support students with special needs such as super intelligent, retarded, etc. To develop that knowledge-.bases (ontologies and LORs) which are available automatically from instructor’s submitted multimedia learning material
References

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Fig.6.Automatic ผู้เรียนรุ่น [16]สามารถแยกรูปแบบของผู้เรียนตาม Felder – เรียนรู้บุคลิกภาพรูปแบบลักษณะซึ่งพิจารณาลักษณะการเรียนรู้ ปัจจัยพฤติกรรมเช่นผู้เรียกดูประวัติและความรู้ปัจจัยเช่นความรู้เดิมของผู้ รับ ของผู้เรียนจะแบ่งตามความสนใจ โดยใช้อัลกอริทึมจัดประเภท NBTree ร่วมกับไบนารีเกี่ยวข้อง classifier สามารถเพิ่มคำสำคัญโครงสร้างของตารางส่วนและโพรไฟล์การแม็ปขึ้นอยู่กับพื้นที่แอพพลิเคชันสำหรับรูปแบบผู้เรียนเฉพาะ 4.3 รุ่นเวกเตอร์สำหรับผู้ใช้แบบผู้ใช้ [14] การสร้างโมเดลเป็นหนึ่งที่รวบรวมข้อเท็จจริงเฉพาะบางอย่างเกี่ยวกับบุคคล และจากนั้น เรียกใช้ความรู้เกี่ยวกับกลุ่มที่บุคคลเป็นสมาชิก ผู้ใช้คนแรกที่สร้างแบบจำลองระบบเป็นระบบแนะนำ วิธีอื่นของโมเดลผู้ใช้จะใช้รูปแบบเวกเตอร์ที่แสดงใน fig.7 ที่แสดงรายการในการ n - มิติเวกเตอร์ นักศึกษาสามารถแสดงในการ n - มิติเวกเตอร์เป็นคุณลักษณะเวกเตอร์ ซึ่งแต่ละคุณลักษณะสอดคล้องกับแนวคิดแต่ละ n ที่สัมพันธ์กับหลักสูตรที่กำหนด สามารถแสดงความรู้ของนักเรียนในหลักสูตรวัสดุเป็นเวกเตอร์คุณลักษณะ, (knowledge_topic0 รู้_ topic1; ...; n หัวข้อ_ความรู้) ความคล้ายกันระหว่างผู้ใช้สองคนสามารถคำนวณได้โดยยุคลิดระหว่างสองจุด หมายความว่า K คลัสเตอร์หรือเทคนิคอื่น ๆ ใช้เพื่อรักษา หรือปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตามสังเกตใหม่เกี่ยวกับผู้ใช้ สำหรับการปรับปรุง และรักษาข้อมูลในมัก ทริกเกอร์กับแต่ละตำแหน่งมักอยู่ภายในลำดับชั้นตัวเอง ในรูปแบบเวกเตอร์ การแสดงของผู้ใช้จะปรับปรุงเมื่อข้อมูลใหม่ถูกรายงาน หรือสังเกต รูปแบบเวกเตอร์จะง่ายต่อการจัดเก็บในตารางฐานข้อมูล ฐานข้อมูล สามารถสอบถาม และจัดการโดยใช้คำสั่งภาษาสอบถามที่มีโครงสร้างและแบบสอบถาม 7. fig. ผู้ใช้รุ่นแอตทริบิวต์สำหรับแต่ละรายการหลักสูตร [14] มีการใช้รูปแบบนี้ผู้ใช้ Moodle บทความสิ่งแวดล้อม หลักสูตรดูสินค้า แบบทดสอบ และทดสอบซ้ำ และคะแนน กำหนดส่ง และ ผล ปรับปรุงและเปลี่ยนแปลงรายการหลักสูตร การล็อกอิน และล็อกลึกหนาบางจะใช้สำหรับการโต้ตอบผู้ใช้ทุก ในแต่ละชั้นเรียนของนักเรียน จำนวนนักเรียนทั้งกลุ่มได้ระบุข้อมูลดึงข้อมูลคอมโพเนนต์ผู้ใช้สร้างโมเดลต่าง ๆ ระบบจัดกลุ่มได้รับการพัฒนา โดยผู้ใช้แต่ละการสร้างโมเดลเป็นเวกเตอร์ในการ n - มิติพื้นที่ และใช้การถ่วงน้ำหนัก n - ยุคลิดมิติอัลกอริทึมเพื่อคำนวณระยะห่างระหว่างผู้ใช้สองคนใด ๆ สร้างโมเดลเวกเตอร์จะใช้ในการพัฒนารูปแบบการศึกษาในระบบอีเลิร์นนิ่งซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานของระบบซอฟต์แวร์ หลักการใหม่สามารถใช้กับอินเทอร์เฟซผู้ใช้อัจฉริยะ เพื่อให้พวกเขาให้โต้ตอบซ้ำ และโปร่งใสของผู้ใช้ระบบ 5. บทสรุป ตอนนี้วันของจึงมีการเพิ่มหลักสูตรอีเลิร์นนิ่งที่เป็น unrestrainedly ก้าว อย่างไรก็ตาม ประสบการณ์การเรียนรู้มักจะถือว่าผู้ใช้เป็นกระบวนการสื่อสารที่มีข้อจำกัดสูงทางเดียว ซึ่งคอมพิวเตอร์เป็นเพียงอุปกรณ์เครื่องกลที่สื่อถึงเนื้อหา ตนเองควบคุมเรียนรู้นักเรียน [19] ช่วยพัฒนานิสัยการเรียนรู้ เพื่อเพิ่มแรงจูงใจในการเรียนรู้ของนักเรียน และ การพัฒนา เรียนรู้ปัญหาอยู่จะถือว่าเป็นโซลูชันที่เหมาะสมที่สุด ศิลปะการออกแบบระบบการศึกษาที่ดีเป็นเรื่องยาก และเป็นสิ่งที่ท้าทายมากสำหรับจิตใจมนุษย์ วิธีการทำเช่นนี้ก็ขึ้นอยู่กับวัฒนธรรมการเรียนรู้ในแต่ละประเทศ ประเด็นหลักคือการ ช่วย modalities เรียนใหม่สำหรับวัยรุ่น วิธีการ Investigating ในอนาคตในระบบอีเลิร์นนิ่งจะสนับสนุนนักเรียนที่ มีความต้องการพิเศษเช่นซูเปอร์อัจฉริยะ retarded ฯลฯ การพัฒนาที่รู้-.bases (ontologies และ LORs) ซึ่งมีให้โดยอัตโนมัติจากผู้ส่งวัสดุการเรียนรู้มัลติมีเดีย การอ้างอิง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปแบบการเรียน Fig.6.Automatic [16]
รูปแบบผู้เรียนสามารถสกัดอยู่บนพื้นฐานของการเรียนรู้ Felder- Silverman บุคลิกภาพแบบสไตล์ซึ่งพิจารณารูปแบบการเรียนปัจจัยพฤติกรรมเช่นประวัติการเรียกดูของผู้ใช้และปัจจัยความรู้เช่นความรู้เดิมของผู้ใช้ ของผู้เรียนจะถูกจัดตามความสนใจของพวกเขาโดยใช้ขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่ NBTree ร่วมกับลักษณนามความไบนารี ส่วนการทำแผนที่คำหลักและโครงสร้างของตารางรายละเอียดสามารถเพิ่ม
ขึ้นอยู่กับพื้นที่การประยุกต์ใช้สำหรับรูปแบบการเรียนรู้โดยเฉพาะอย่างยิ่ง 4.3 เวกเตอร์แบบจำลองพื้นที่สำหรับผู้ใช้แบบจำลองรูปแบบการใช้งาน [14] ซึ่งเป็นหนึ่งในหนึ่งการเก็บรวบรวมข้อเท็จจริงที่เฉพาะเจาะจงบางอย่างเกี่ยวกับคนและจากนั้นเรียกความรู้เกี่ยวกับกลุ่มบุคคลที่อยู่ ระบบการสร้างแบบจำลองการใช้งานแรกคือระบบแนะนำ วิธีการสร้างแบบจำลองของผู้ใช้ก็คือการใช้แบบจำลองปริภูมิเวกเตอร์ที่แสดงในรูปที่ 7 ซึ่งรายการที่มีตัวแทนอยู่ในปริภูมิเวกเตอร์มิติ n- นักเรียนสามารถแสดงในปริภูมิเวกเตอร์มิติ n- เป็นคุณสมบัติเวกเตอร์ที่แต่ละคุณลักษณะสอดคล้องกับแนวคิด n บุคคลที่เกี่ยวข้องกับหลักสูตรที่กำหนด.
ความรู้ของนักเรียนของวัสดุในหลักสูตรที่สามารถแสดงเป็นเวกเตอร์คุณลักษณะ (knowledge_topic0; ความรู้ _ topic1;... ความรู้ _ n หัวข้อ) ความคล้ายคลึงกันระหว่างสองผู้ใช้สามารถคำนวณได้โดยใช้ระยะทางยุคลิดระหว่างจุดสองจุด การจัดกลุ่ม K-หมายหรือเทคนิคอื่น ๆ ที่จะใช้ในการเก็บรักษาหรืออัพเดตตามอย่างต่อเนื่องในการสังเกตใหม่เกี่ยวกับผู้ใช้.
สำหรับการปรับปรุงและรักษาข้อมูลในแบบแผน, ทริกเกอร์ที่ติดอยู่กับแต่ละตำแหน่งแบบแผนภายในลำดับชั้นของตัวเอง ในรูปแบบปริภูมิเวกเตอร์ตัวแทนของผู้ใช้แต่ละคนจะถูกปรับเมื่อมีข้อมูลใหม่ที่จะมีการรายงานหรือข้อสังเกต แบบจำลองปริภูมิเวกเตอร์ที่ง่ายต่อการจัดเก็บในตารางฐานข้อมูล ฐานข้อมูลสามารถเข้าถึงได้ง่าย, สอบถามและจัดการใช้งบภาษาแบบสอบถามที่มีโครงสร้างและแบบสอบถาม.
รูป รูปแบบ 7.User แอตทริบิวต์สำหรับแต่ละรายการแน่นอน [14] รูปแบบการใช้งานนี้ได้รับการดำเนินการสำหรับสภาพแวดล้อม Moodle Elearning รายการกอล์ฟดูแบบทดสอบและการทดสอบความพยายามและคะแนนส่งที่ได้รับมอบหมายและผลการ
ปรับปรุงและปรับเปลี่ยนรายการที่แน่นอนเท่าของอินเข้าสู่ระบบและเข้าสู่ระบบลึกหนาบางที่ใช้สำหรับการโต้ตอบกับผู้ใช้ทุกคน.
ในชั้นเรียนของแต่ละนักเรียนจำนวนของกลุ่มนักเรียนที่แตกต่างกันมีการระบุ ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดึงมาจากองค์ประกอบการสร้างแบบจำลองของผู้ใช้ ระบบการจัดกลุ่มได้รับการพัฒนาโดยการสร้างแบบจำลองผู้ใช้แต่ละคนเป็นแบบเวกเตอร์ในมิติ n- และการใช้ถ่วงน้ำหนัก n- มิติระยะทางยุคลิดอัลกอริทึมในการคำนวณระยะห่างระหว่างสองผู้ใช้ การสร้างแบบจำลองปริภูมิเวกเตอร์ที่ใช้ในการพัฒนารูปแบบของนักเรียนในระบบ E-learning ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้งานของระบบซอฟต์แวร์ หลักการใหม่ที่สามารถนำไปใช้กับอินเตอร์เฟซผู้ใช้ที่ชาญฉลาดเพื่อให้พวกเขาให้มีปฏิสัมพันธ์ทำซ้ำและความโปร่งใสของผู้ใช้กับระบบ.
5 สรุป
ตอนนี้วันเสนอขายหลักสูตร E-learning จะเพิ่มขึ้นที่ก้าว unrestrainedly แต่ประสบการณ์การเรียนรู้เป็นที่รับรู้โดยมักจะใช้เป็นทางเดียวกระบวนการสื่อสาร จำกัด สูงที่ใช้คอมพิวเตอร์เป็นเพียงกลไกที่บ่งบอกถึงเนื้อหา การเรียนรู้การควบคุมตนเอง [19] ช่วยให้นักเรียนพัฒนานิสัยการเรียนรู้ เพื่อเพิ่มแรงจูงใจในการเรียนรู้ของนักเรียนและการพัฒนาทักษะการปฏิบัติปัญหาการเรียนรู้ตามจะถือเป็นหนึ่งในการแก้ปัญหาที่เหมาะสมที่สุด ศิลปะของการออกแบบระบบ E-learning ที่ดีเป็นเรื่องยากและมีความท้าทายที่ยิ่งใหญ่สำหรับจิตใจของมนุษย์ วิธีนี้จะทำยังขึ้นอยู่กับการเรียนรู้วัฒนธรรมในแต่ละประเทศ ปัญหาที่สำคัญคือการอำนวยความสะดวกในการเรียนรู้รังสีใหม่สำหรับรุ่นน้อง ในอนาคตวิธีการในการตรวจสอบ E-learning ระบบจะให้การสนับสนุนนักเรียนที่มีความต้องการพิเศษเช่นซูเปอร์อัจฉริยะปัญญาอ่อน ฯลฯ เพื่อพัฒนาความรู้-.bases (จีส์และ lors) ที่มีอยู่โดยอัตโนมัติจากผู้สอนส่งมัลติมีเดียการเรียนรู้วัสดุ
อ้างอิง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

fig.6.automatic ผู้เรียนแบบ [ 16 ]
ผู้เรียนรุ่นที่สามารถสกัดได้จากเฟล–ซิลเวอร์แมนสไตล์การเรียนรู้รูปแบบบุคลิกภาพซึ่งพิจารณารูปแบบการเรียน ปัจจัยด้านพฤติกรรม เช่น การเรียกดูของผู้ใช้และปัจจัยด้านความรู้ เช่น ความรู้ ประวัติของผู้ใช้ของผู้เรียนจะจัดตามความสนใจของพวกเขาโดยการใช้ขั้นตอนวิธีการจำแนก nbtree ร่วมกับไบนารี , ลักษณนาม แผนที่หลักส่วนหนึ่งและโครงสร้างตารางข้อมูลสามารถปรับปรุง
ขึ้นอยู่กับพื้นที่ใช้รูปแบบการเรียนรู้โดยเฉพาะ 4 .3 เวกเตอร์พื้นที่รุ่นสำหรับผู้ใช้แบบจำลองรูปแบบผู้ใช้ [ 14 ] เป็นหนึ่งในหนึ่งที่รวบรวมเฉพาะไม่กี่ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับบุคคล และจากนั้น เรียกใช้ความรู้เกี่ยวกับกลุ่มที่ท่านเป็นสมาชิก ผู้ใช้ครั้งแรกแบบระบบเป็นระบบที่แนะนำ แนวทางหนึ่งของการใช้ผู้ใช้เป็นปริภูมิเวกเตอร์รูปแบบแสดงใน fig.7 ที่รายการจะถูกแสดงใน n - มิติเวกเตอร์พื้นที่นักเรียนสามารถแสดงใน n - มิติปริภูมิเวกเตอร์เป็นเวกเตอร์คุณลักษณะแต่ละคุณลักษณะที่สอดคล้องกับแนวคิดที่เกี่ยวข้องกับ คำว่า บุคคลได้รับแน่นอน
ความรู้ของนักเรียนของวัสดุในหลักสูตรที่สามารถแสดงเป็นคุณลักษณะเวกเตอร์ ( knowledge_topic0 ความรู้ _ topic1 ; . . . . . . . . ความรู้ _ หัวข้อ N )ความคล้ายคลึงกันระหว่างสองผู้ใช้สามารถคำนวณโดยการใช้ระยะทางแบบยุคลิดระหว่างสองจุด k-means การจัดกลุ่มหรืออื่น ๆ เป็นเทคนิคที่ใช้เพื่อรักษา หรือการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องบนพื้นฐานของการสังเกตเกี่ยวกับผู้ใช้
สำหรับการปรับปรุงและการรักษาข้อมูลในแบบแผน , ทริกเกอร์ที่แนบมากับแต่ละแบบแผนตำแหน่งภายในลำดับชั้นนั่นเองในปริภูมิเวกเตอร์แบบ , เป็นตัวแทนของผู้ใช้แต่ละคนได้ เมื่อข้อมูลใหม่ รายงาน หรือสังเกต เวกเตอร์รูปแบบง่ายต่อการจัดเก็บในตารางฐานข้อมูล ฐานข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้อย่างง่ายดาย สอบถาม และจัดการการใช้ภาษาสอบถามเชิงโครงสร้างข้อและแบบสอบถาม
รูปที่ 7แอตทริบิวต์แบบผู้ใช้สำหรับรายการ [ 14 ] แต่ละหลักสูตรใช้แบบจำลองนี้ถูกใช้เพื่อสร้างการเรียนรู้สิ่งแวดล้อม แนะนำดูแบบทดสอบและพยายามทดสอบและคะแนนการบ้านส่ง และผลการปรับปรุงและเปลี่ยนแปลงรายการหลักสูตร
ครั้งอินเข้าสู่ระบบและ ins เข้าสู่ระบบใช้สำหรับทุกผู้ใช้ปฏิสัมพันธ์
ในแต่ละชั้นของนักเรียน จำนวนนักเรียนกลุ่มที่แตกต่างกันมีการระบุ วิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับโดยผู้ใช้แบบจำลององค์ประกอบ ระบบการจัดกลุ่มที่ถูกพัฒนาขึ้นโดยการจำลองผู้ใช้แต่ละเป็นเวกเตอร์รูปแบบใน n - มิติอวกาศและการใช้น้ำหนัก - มิติระยะทางแบบยุคลิดขั้นตอนวิธีในการคำนวณระยะทางระหว่างผู้ใช้สองคนแบบเวกเตอร์ที่ใช้ในการพัฒนานักศึกษา ในรูปแบบการเรียนการสอนที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพหรือการใช้งานของซอฟต์แวร์ระบบ หลักการใหม่ที่สามารถใช้กับอินเตอร์เฟซผู้ใช้ที่ชาญฉลาด ดังนั้นพวกเขาให้ทำซ้ำและโปร่งใสปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้กับระบบ
5
สรุปตอนนี้วันของการเสนอหลักสูตรอีเลิร์นนิ่งจะเพิ่มขึ้นที่ก้าว unrestrainedly . อย่างไรก็ตาม ประสบการณ์ การเรียนรู้ คือ การรับรู้มักจะโดยผู้ใช้ที่เป็นข้อ จำกัด กระบวนการสื่อสารทางเดียวอย่างที่คอมพิวเตอร์เป็นเพียงอุปกรณ์เครื่องจักรกลที่สื่อถึงเนื้อหา ควบคุมการเรียนรู้ด้วยตนเอง [ 19 ] ช่วยให้นักเรียนพัฒนานิสัยการเรียนรู้เพื่อเพิ่มแรงจูงใจในการเรียนของนักเรียน และเพื่อพัฒนาทักษะการเรียนรู้ โดยจะถือเป็นหนึ่งในโซลูชั่นที่เหมาะสมที่สุดครับ ศิลปะของการออกแบบที่ดีการเรียนรู้ระบบยาก และเป็นการท้าทายสำหรับจิตใจของมนุษย์ วิธีนี้จะทำยังขึ้นอยู่กับวัฒนธรรมการเรียนรู้ในแต่ละประเทศปัญหาสำคัญคือเพื่อความสะดวกในการเรียนรู้รูปแบบใหม่สำหรับรุ่นน้อง ในอนาคตการตรวจสอบวิธีการในระบบอีเลิร์นนิ่งเพื่อสนับสนุนนักเรียนที่มีความต้องการพิเศษ เช่น ฉลาดสุด ปัญญาอ่อน ฯลฯ เพื่อพัฒนาความรู้ ที่ ฐาน และ lors นโทโลจี ) ซึ่งเป็นบริการโดยอัตโนมัติจากผู้สอนและการเรียนรู้วัสดุอ้างอิง