- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
away from “isolationist” approaches
away from “isolationist” approaches to learning, which are at odds with what modern learning theory increasingly emphasizes: the importance of collaboration, cooperative learning, communities of learners, social negotiation, and apprenticeship in learning (Wiley, 2003). Adaptive techniques can be used in this direction to facilitate the communication / collaboration process, ensure a good match between collaborators, etc.
2.3 Models in Adaptive Learning Environments
All of the above categories of adaptation in learning environments are based on a rather well-established set of models and processes. The rest of this section presents brief accounts of some of the models that one typically encounters in ALEs.
• The domain model: Since most current ALEs are focused on adaptive course delivery, the domain-, or application- model is usually a representation of the course being offered. However, in those cases where more general learning activities are supported, the domain model may additionally contain information about workflows, participants, roles, etc. The most important aspect of adaptive-course models is that they are usually based on the identification of relationships between course elements, which are subsequently used to decide upon adaptations (Brusilovsky, 2003).
• The learner model: The term learner model is used to refer to special cases of user models, tailored for the domain of learning. The specific approach to modeling may vary between adaptive learning environments. Nevertheless, there is at least one characteristic shared by practically all existing systems: the model can be updated at interaction time, to incorporate elements or traces of the user’s interaction history. In other words, the learner model in ALEs, not only encapsulates general information about the user (e.g., demographics, previous achievements, etc.), but also maintains a “live” account of the user’s actions within the system.
• Group models: Similarly to user / learner models, group models seek to capture the characteristics of groups of users / learners. The main differentiating factors between the two are: (a) group models are typically assembled dynamically, rather that “filled in” dynamically, and (b) group models are based on the identification of groups of learners that share common characteristics, behaviour, etc. As such, groups model are used to determine and “describe” what makes learners “similar” or not, as well as whether any two learners can belong to the same group. This dynamic approach to identifying groups and user participation in them is already used widely in collaborative filtering and product recommenders, and bears great promise in the context of eLearning.
• The adaptation model: This model incorporates the adaptive theory of an ALE, at different levels of abstraction. Specifically, the (possibly implicit) adaptation model defines what can be adapted, as well as when and how it is to be adapted. The levels of abstraction at which adaptation may be defined, range from specific programmatic rules that govern run-time bahaviour, all the way to general specifications of logical relationships between ALE entities, that get enforced automatically at run-time. The most successful and widely known ALEs today use adaptation models that generically specify system behaviour on the basis of properties of the content model (such as relationships between content entities).
Although there would be probably little contention as to the enumeration of the models encountered in ALEs, the related literature reports a proliferation of approaches in their
2.3 Models in Adaptive Learning Environments
All of the above categories of adaptation in learning environments are based on a rather well-established set of models and processes. The rest of this section presents brief accounts of some of the models that one typically encounters in ALEs.
• The domain model: Since most current ALEs are focused on adaptive course delivery, the domain-, or application- model is usually a representation of the course being offered. However, in those cases where more general learning activities are supported, the domain model may additionally contain information about workflows, participants, roles, etc. The most important aspect of adaptive-course models is that they are usually based on the identification of relationships between course elements, which are subsequently used to decide upon adaptations (Brusilovsky, 2003).
• The learner model: The term learner model is used to refer to special cases of user models, tailored for the domain of learning. The specific approach to modeling may vary between adaptive learning environments. Nevertheless, there is at least one characteristic shared by practically all existing systems: the model can be updated at interaction time, to incorporate elements or traces of the user’s interaction history. In other words, the learner model in ALEs, not only encapsulates general information about the user (e.g., demographics, previous achievements, etc.), but also maintains a “live” account of the user’s actions within the system.
• Group models: Similarly to user / learner models, group models seek to capture the characteristics of groups of users / learners. The main differentiating factors between the two are: (a) group models are typically assembled dynamically, rather that “filled in” dynamically, and (b) group models are based on the identification of groups of learners that share common characteristics, behaviour, etc. As such, groups model are used to determine and “describe” what makes learners “similar” or not, as well as whether any two learners can belong to the same group. This dynamic approach to identifying groups and user participation in them is already used widely in collaborative filtering and product recommenders, and bears great promise in the context of eLearning.
• The adaptation model: This model incorporates the adaptive theory of an ALE, at different levels of abstraction. Specifically, the (possibly implicit) adaptation model defines what can be adapted, as well as when and how it is to be adapted. The levels of abstraction at which adaptation may be defined, range from specific programmatic rules that govern run-time bahaviour, all the way to general specifications of logical relationships between ALE entities, that get enforced automatically at run-time. The most successful and widely known ALEs today use adaptation models that generically specify system behaviour on the basis of properties of the content model (such as relationships between content entities).
Although there would be probably little contention as to the enumeration of the models encountered in ALEs, the related literature reports a proliferation of approaches in their
0/5000
จาก "isolationist" วิธีการเรียนรู้ ซึ่งเป็น at odds with ใดทฤษฎีการเรียนรู้ที่ทันสมัยมากขึ้นเน้น: ความสำคัญของการทำงานร่วมกัน การเรียนรู้แบบมีส่วนร่วม ชุมชนของผู้เรียน เจรจาต่อรองทางสังคม และการฝึกงานมาเรียน (Wiley, 2003) สามารถใช้เทคนิคที่เหมาะสมในทิศทางนี้เพื่อความสะดวกในการสื่อสาร / ร่วมดำเนินการ ใจตรงกันดีระหว่างผู้ร่วมงาน ฯลฯ2.3 รุ่นในสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่เหมาะสมปรับตัวในสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ประเภทข้างต้นทั้งหมดจะขึ้นอยู่กับชุดรูปแบบและกระบวนการค่อนข้างดีขึ้น ส่วนเหลือของส่วนนี้แสดงบัญชีโดยย่อของบางรุ่นที่หนึ่งมักจะพบใน ALEs•รูปแบบโดเมน: ตั้งแต่ ALEs ปัจจุบันจะมุ่งเน้นหลักสูตรที่เหมาะสมจัดส่ง การโดเมน- หรือรูปแบบจำลองแอพลิเคชันโดยปกติแล้วจะแสดงหลักสูตรที่มีการเสนอการ อย่างไรก็ตาม ในกรณีที่มีสนับสนุนกิจกรรมการเรียนรู้ทั่วไป รูปแบบโดเมนอาจนอกจากนี้ประกอบด้วยข้อมูลเกี่ยวกับลำดับงาน ผู้เรียน บทบาท ฯลฯ ด้านสำคัญของรูปแบบหลักสูตรที่เหมาะสมคือ ว่า พวกเขามักจะขึ้นอยู่กับรหัสของความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบหลักสูตร ซึ่งต่อมาใช้ในการตัดสินใจตามท้อง (Brusilovsky, 2003)•รูปแบบผู้เรียน: ใช้เพื่อหมายถึงกรณีผู้ใช้รุ่น เฉพาะสำหรับโดเมนของการเรียนรู้แบบผู้เรียนระยะการ วิธีเฉพาะในการสร้างโมเดลอาจแตกต่างกันระหว่างสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่เหมาะสม อย่างไรก็ตาม มีลักษณะใช้ร่วมกัน โดยระบบที่มีอยู่จริงทั้งหมด: รูปแบบสามารถปรับปรุงเวลาโต้ตอบ การรวมองค์ประกอบหรือร่องรอยของประวัติศาสตร์การโต้ตอบของผู้ใช้ได้ ในคำอื่น ๆ แบบผู้เรียนใน ALEs ไม่เพียงแต่ encapsulates ข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับผู้ใช้ (เช่น ข้อมูลประชากร ความสำเร็จก่อนหน้านี้ ฯลฯ), แต่ยัง รักษาบัญชี "สด" ของการดำเนินการของผู้ใช้ภายในระบบ•กลุ่มรุ่น: คล้ายกับผู้ใช้ / ผู้เรียนรุ่น รุ่นกลุ่มพยายามรวบรวมลักษณะของกลุ่มผู้ใช้ / ผู้เรียน ปัจจัยหลัก differentiating ระหว่างสองจะ: (ก) แบบจำลองโดยทั่วไปมีกลุ่มรวบรวมแบบไดนามิก แทนที่ "เติม" แบบไดนามิก และรูป (ข) กลุ่มตามรหัสของกลุ่มของผู้เรียนที่ใช้ร่วมกันลักษณะทั่วไป พฤติกรรม ฯลฯ เช่น กลุ่มรูปแบบที่ใช้ การกำหนด "อธิบาย" สิ่งที่ทำให้ผู้เรียน "คล้ายกัน" หรือ ไม่ และว่าการเรียนสองอาจอยู่ในกลุ่มเดียวกัน วิธีนี้แบบไดนามิกระบุกลุ่มและมีส่วนร่วมของผู้ใช้ได้ใช้อย่างกว้างขวางในกรองร่วมผลิตภัณฑ์ recommenders และสัญญาที่ดีหมีในบริบทของบทความ•แบบปรับ: รุ่นนี้ประกอบด้วยทฤษฎีแบบอะแดปทีฟการเบียร์ abstraction ระดับแตกต่างกัน โดยเฉพาะ แบบปรับตัว (อาจจะนัย) กำหนดว่าสามารถจะดัดแปลง และเวลา และจะดัดแปลง ระดับของ abstraction ที่ปรับอาจกำหนด ช่วงจากกฎทางโปรแกรมเฉพาะที่ควบคุมขณะใช้งาน bahaviour ไปทางคุณสมบัติทั่วไปของตรรกะความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยงานเบียร์ ที่ได้รับการบังคับใช้โดยอัตโนมัติในขณะใช้งาน ALEs รู้จักแพร่หลาย และประสบความสำเร็จมากที่สุดวันนี้ใช้ปรับรูปแบบที่ระบุโดยระบบพฤติกรรมตามคุณสมบัติของรูปแบบเนื้อหา (เช่นความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีเนื้อหา)แม้ว่าจะมีคงน้อยช่วงชิงงานบนเป็นการแจงนับรูปที่พบใน ALEs วรรณกรรมที่เกี่ยวข้องรายงานการแพร่หลายของแนวทางในการ
การแปล กรุณารอสักครู่..
away from “isolationist” approaches to learning, which are at odds with what modern learning theory increasingly emphasizes: the importance of collaboration, cooperative learning, communities of learners, social negotiation, and apprenticeship in learning (Wiley, 2003). Adaptive techniques can be used in this direction to facilitate the communication / collaboration process, ensure a good match between collaborators, etc.
2.3 Models in Adaptive Learning Environments
All of the above categories of adaptation in learning environments are based on a rather well-established set of models and processes. The rest of this section presents brief accounts of some of the models that one typically encounters in ALEs.
• The domain model: Since most current ALEs are focused on adaptive course delivery, the domain-, or application- model is usually a representation of the course being offered. However, in those cases where more general learning activities are supported, the domain model may additionally contain information about workflows, participants, roles, etc. The most important aspect of adaptive-course models is that they are usually based on the identification of relationships between course elements, which are subsequently used to decide upon adaptations (Brusilovsky, 2003).
• The learner model: The term learner model is used to refer to special cases of user models, tailored for the domain of learning. The specific approach to modeling may vary between adaptive learning environments. Nevertheless, there is at least one characteristic shared by practically all existing systems: the model can be updated at interaction time, to incorporate elements or traces of the user’s interaction history. In other words, the learner model in ALEs, not only encapsulates general information about the user (e.g., demographics, previous achievements, etc.), but also maintains a “live” account of the user’s actions within the system.
• Group models: Similarly to user / learner models, group models seek to capture the characteristics of groups of users / learners. The main differentiating factors between the two are: (a) group models are typically assembled dynamically, rather that “filled in” dynamically, and (b) group models are based on the identification of groups of learners that share common characteristics, behaviour, etc. As such, groups model are used to determine and “describe” what makes learners “similar” or not, as well as whether any two learners can belong to the same group. This dynamic approach to identifying groups and user participation in them is already used widely in collaborative filtering and product recommenders, and bears great promise in the context of eLearning.
• The adaptation model: This model incorporates the adaptive theory of an ALE, at different levels of abstraction. Specifically, the (possibly implicit) adaptation model defines what can be adapted, as well as when and how it is to be adapted. The levels of abstraction at which adaptation may be defined, range from specific programmatic rules that govern run-time bahaviour, all the way to general specifications of logical relationships between ALE entities, that get enforced automatically at run-time. The most successful and widely known ALEs today use adaptation models that generically specify system behaviour on the basis of properties of the content model (such as relationships between content entities).
Although there would be probably little contention as to the enumeration of the models encountered in ALEs, the related literature reports a proliferation of approaches in their
2.3 Models in Adaptive Learning Environments
All of the above categories of adaptation in learning environments are based on a rather well-established set of models and processes. The rest of this section presents brief accounts of some of the models that one typically encounters in ALEs.
• The domain model: Since most current ALEs are focused on adaptive course delivery, the domain-, or application- model is usually a representation of the course being offered. However, in those cases where more general learning activities are supported, the domain model may additionally contain information about workflows, participants, roles, etc. The most important aspect of adaptive-course models is that they are usually based on the identification of relationships between course elements, which are subsequently used to decide upon adaptations (Brusilovsky, 2003).
• The learner model: The term learner model is used to refer to special cases of user models, tailored for the domain of learning. The specific approach to modeling may vary between adaptive learning environments. Nevertheless, there is at least one characteristic shared by practically all existing systems: the model can be updated at interaction time, to incorporate elements or traces of the user’s interaction history. In other words, the learner model in ALEs, not only encapsulates general information about the user (e.g., demographics, previous achievements, etc.), but also maintains a “live” account of the user’s actions within the system.
• Group models: Similarly to user / learner models, group models seek to capture the characteristics of groups of users / learners. The main differentiating factors between the two are: (a) group models are typically assembled dynamically, rather that “filled in” dynamically, and (b) group models are based on the identification of groups of learners that share common characteristics, behaviour, etc. As such, groups model are used to determine and “describe” what makes learners “similar” or not, as well as whether any two learners can belong to the same group. This dynamic approach to identifying groups and user participation in them is already used widely in collaborative filtering and product recommenders, and bears great promise in the context of eLearning.
• The adaptation model: This model incorporates the adaptive theory of an ALE, at different levels of abstraction. Specifically, the (possibly implicit) adaptation model defines what can be adapted, as well as when and how it is to be adapted. The levels of abstraction at which adaptation may be defined, range from specific programmatic rules that govern run-time bahaviour, all the way to general specifications of logical relationships between ALE entities, that get enforced automatically at run-time. The most successful and widely known ALEs today use adaptation models that generically specify system behaviour on the basis of properties of the content model (such as relationships between content entities).
Although there would be probably little contention as to the enumeration of the models encountered in ALEs, the related literature reports a proliferation of approaches in their
การแปล กรุณารอสักครู่..
ห่างจาก " แนวทาง isolationist " เพื่อการเรียนรู้ ซึ่งค้านกับสิ่งที่ทฤษฎีการเรียนรู้ที่ทันสมัยมากขึ้นเน้น : ความสำคัญของความร่วมมือ การเรียนรู้แบบมีส่วนร่วม ของชุมชน ของผู้เรียน การเจรจาต่อรองทางสังคม และการฝึกงานในการเรียนรู้ ( นิ่ง , 2003 ) เทคนิคการปรับตัวในทิศทางนี้สามารถใช้เพื่ออำนวยความสะดวกในกระบวนการสื่อสาร / ความร่วมมือตรวจสอบราคาที่ดีระหว่างผู้ร่วมงาน เป็นต้นแบบในการเรียนรู้สภาพแวดล้อม
3
ทุกประเภทข้างต้นของการปรับตัวในสภาพแวดล้อมที่ค่อนข้างมีชื่อเสียงจะขึ้นอยู่กับชุดของรูปแบบและกระบวนการ ส่วนที่เหลือของหมวดนี้นำเสนอสรุปบัญชีบางรุ่นหนึ่งที่มักจะพบใน Ales .
- โดเมนแบบ :เนื่องจากในปัจจุบัน ส่วนใหญ่จะเน้นการส่งมอบสัมภาษณ์หลักสูตรการปรับตัว โดเมน - หรือโปรแกรมแบบจำลองมักจะเป็นตัวแทนของหลักสูตรได้รับการเสนอ อย่างไรก็ตาม ในกรณีผู้ที่จัดกิจกรรมการเรียนรู้ทั่วไปได้รับการสนับสนุนโดเมนรูปแบบอาจยังประกอบด้วยข้อมูลเกี่ยวกับเวิร์กโฟลว์ , ผู้เล่น , บทบาท , ฯลฯลักษณะสำคัญของรูปแบบหลักสูตรแบบที่พวกเขามักจะขึ้นอยู่กับการระบุความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบของหลักสูตร ซึ่งต่อมาใช้ตัดสินใจดัดแปลง ( brusilovsky , 2003 ) .
- ผู้เรียนรุ่น : ระยะเวลาเรียนแบบถูกใช้เพื่ออ้างถึงกรณีของผู้ใช้รุ่นพิเศษเหมาะสำหรับโดเมนของเรียน .วิธีการเฉพาะการอาจแตกต่างกันระหว่างปรับสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ อย่างไรก็ตาม มีอย่างน้อยหนึ่งลักษณะที่ใช้ร่วมกันโดยเกือบทั้งหมดที่มีอยู่ในระบบ แบบจำลองสามารถปรับปรุงเวลาการปฏิสัมพันธ์ การรวมองค์ประกอบหรือร่องรอยของประวัติศาสตร์การปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้ ในคำอื่น ๆที่ผู้เรียนรูปแบบใน Ales , ไม่เพียง แต่ห่อหุ้มข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับผู้ใช้ ( เช่นจำนวนประชากร ก่อนหน้านี้ ประสบความสำเร็จ ฯลฯ ) แต่ก็ยังคงเป็น " ชีวิต " ของบัญชีผู้ใช้การกระทำภายในระบบ กลุ่มนางแบบ
- : คล้ายกับแบบผู้ใช้ / ผู้เรียน รูปแบบกลุ่มแสวงหาเพื่อจับลักษณะของกลุ่มผู้เรียน ผู้ใช้ / . หลักความแตกต่างของปัจจัยระหว่างสอง : ( ) กลุ่มนางแบบมักจะประกอบแบบไดนามิก ,ว่า " เติม " แบบไดนามิก และ ( ข ) แบบกลุ่มจะขึ้นอยู่กับการกำหนดกลุ่มผู้เรียนที่ใช้ร่วมกันคุณลักษณะ พฤติกรรม ฯลฯ เช่น กลุ่มนี้จะใช้เพื่อกำหนดรูปแบบและ " อธิบาย " สิ่งที่ทำให้ผู้เรียน " คล้าย " หรือไม่ รวมทั้งไม่ว่าใด ๆสอง เป็นของผู้เรียนสามารถ กลุ่มเดียวกันแบบไดนามิกนี้วิธีการที่จะระบุกลุ่มและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ในพวกเขาแล้วใช้กันอย่างแพร่หลายในการกรอง และร่วมกัน recommenders ผลิตภัณฑ์และหมีสัญญาที่ดีในบริบทของ eLearning .
- ปรับรุ่น : รุ่นนี้ประกอบด้วยทฤษฎีการปรับตัวของเหล้าในระดับนามธรรม โดยเฉพาะ( อาจจะโดยนัย ) การปรับตัวกำหนดสิ่งที่สามารถดัดแปลงเป็นเมื่อมันถูกดัดแปลง ระดับนามธรรมที่การปรับตัวอาจจะหมายถึง ช่วงจากการเขียนโปรแกรมเฉพาะกฎที่ควบคุมระยะเวลา bahaviour ทุกทางเพื่อคุณสมบัติทั่วไปของความสัมพันธ์เชิงตรรกะระหว่างหน่วยงานนึงที่ได้รับการบังคับใช้โดยอัตโนมัติในเวลาเรียกใช้ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดและรู้จักกันอย่างกว้างขวางโดยเฉพาะอย่างยิ่งในวันนี้โดยระบุรุ่นที่ใช้ปรับพฤติกรรมของระบบบนพื้นฐานของ คุณสมบัติของเนื้อหารูปแบบ ( เช่นความสัมพันธ์ระหว่างองค์กรเนื้อหา ) .
แม้ว่าจะมีอาจจะน้อยการต่อสู้กับการ รุ่นที่พบใน Ales , วรรณกรรมที่เกี่ยวข้องรายงานการแพร่กระจายของแนวของพวกเขา
3
ทุกประเภทข้างต้นของการปรับตัวในสภาพแวดล้อมที่ค่อนข้างมีชื่อเสียงจะขึ้นอยู่กับชุดของรูปแบบและกระบวนการ ส่วนที่เหลือของหมวดนี้นำเสนอสรุปบัญชีบางรุ่นหนึ่งที่มักจะพบใน Ales .
- โดเมนแบบ :เนื่องจากในปัจจุบัน ส่วนใหญ่จะเน้นการส่งมอบสัมภาษณ์หลักสูตรการปรับตัว โดเมน - หรือโปรแกรมแบบจำลองมักจะเป็นตัวแทนของหลักสูตรได้รับการเสนอ อย่างไรก็ตาม ในกรณีผู้ที่จัดกิจกรรมการเรียนรู้ทั่วไปได้รับการสนับสนุนโดเมนรูปแบบอาจยังประกอบด้วยข้อมูลเกี่ยวกับเวิร์กโฟลว์ , ผู้เล่น , บทบาท , ฯลฯลักษณะสำคัญของรูปแบบหลักสูตรแบบที่พวกเขามักจะขึ้นอยู่กับการระบุความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบของหลักสูตร ซึ่งต่อมาใช้ตัดสินใจดัดแปลง ( brusilovsky , 2003 ) .
- ผู้เรียนรุ่น : ระยะเวลาเรียนแบบถูกใช้เพื่ออ้างถึงกรณีของผู้ใช้รุ่นพิเศษเหมาะสำหรับโดเมนของเรียน .วิธีการเฉพาะการอาจแตกต่างกันระหว่างปรับสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ อย่างไรก็ตาม มีอย่างน้อยหนึ่งลักษณะที่ใช้ร่วมกันโดยเกือบทั้งหมดที่มีอยู่ในระบบ แบบจำลองสามารถปรับปรุงเวลาการปฏิสัมพันธ์ การรวมองค์ประกอบหรือร่องรอยของประวัติศาสตร์การปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้ ในคำอื่น ๆที่ผู้เรียนรูปแบบใน Ales , ไม่เพียง แต่ห่อหุ้มข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับผู้ใช้ ( เช่นจำนวนประชากร ก่อนหน้านี้ ประสบความสำเร็จ ฯลฯ ) แต่ก็ยังคงเป็น " ชีวิต " ของบัญชีผู้ใช้การกระทำภายในระบบ กลุ่มนางแบบ
- : คล้ายกับแบบผู้ใช้ / ผู้เรียน รูปแบบกลุ่มแสวงหาเพื่อจับลักษณะของกลุ่มผู้เรียน ผู้ใช้ / . หลักความแตกต่างของปัจจัยระหว่างสอง : ( ) กลุ่มนางแบบมักจะประกอบแบบไดนามิก ,ว่า " เติม " แบบไดนามิก และ ( ข ) แบบกลุ่มจะขึ้นอยู่กับการกำหนดกลุ่มผู้เรียนที่ใช้ร่วมกันคุณลักษณะ พฤติกรรม ฯลฯ เช่น กลุ่มนี้จะใช้เพื่อกำหนดรูปแบบและ " อธิบาย " สิ่งที่ทำให้ผู้เรียน " คล้าย " หรือไม่ รวมทั้งไม่ว่าใด ๆสอง เป็นของผู้เรียนสามารถ กลุ่มเดียวกันแบบไดนามิกนี้วิธีการที่จะระบุกลุ่มและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ในพวกเขาแล้วใช้กันอย่างแพร่หลายในการกรอง และร่วมกัน recommenders ผลิตภัณฑ์และหมีสัญญาที่ดีในบริบทของ eLearning .
- ปรับรุ่น : รุ่นนี้ประกอบด้วยทฤษฎีการปรับตัวของเหล้าในระดับนามธรรม โดยเฉพาะ( อาจจะโดยนัย ) การปรับตัวกำหนดสิ่งที่สามารถดัดแปลงเป็นเมื่อมันถูกดัดแปลง ระดับนามธรรมที่การปรับตัวอาจจะหมายถึง ช่วงจากการเขียนโปรแกรมเฉพาะกฎที่ควบคุมระยะเวลา bahaviour ทุกทางเพื่อคุณสมบัติทั่วไปของความสัมพันธ์เชิงตรรกะระหว่างหน่วยงานนึงที่ได้รับการบังคับใช้โดยอัตโนมัติในเวลาเรียกใช้ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดและรู้จักกันอย่างกว้างขวางโดยเฉพาะอย่างยิ่งในวันนี้โดยระบุรุ่นที่ใช้ปรับพฤติกรรมของระบบบนพื้นฐานของ คุณสมบัติของเนื้อหารูปแบบ ( เช่นความสัมพันธ์ระหว่างองค์กรเนื้อหา ) .
แม้ว่าจะมีอาจจะน้อยการต่อสู้กับการ รุ่นที่พบใน Ales , วรรณกรรมที่เกี่ยวข้องรายงานการแพร่กระจายของแนวของพวกเขา
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- ตะกั่ว
- we should avoid unnecessary bloodshed.
- Rainy
- I play on west
- ฉันเสียใจ
- Always
- ได้พบญาติที่ไปทำงานต่างจังหวัด
- I like the girls laugh at him as someone
- I will go home on 16
- Maybe someone else can do for you
- ฉันชอบผู้หญิงทีหัวเราะเขาเป็นคนขี้เล่นชอ
- จะมาที่นี้ยังไง
- 啊
- This piece of card to send to friends wh
- ส่งมาให้ผมดูได้หรือไม่
- ฉันนับถือศาสนาพุทธ
- ผู้ชายของเธอ
- ada seorang petani yang memiliki seekor
- Attack On Titan เป็นการ์ตูนที่นิยมมากในเ
- ประโยชน์ของซุปไก่“หวัด” โรคภัยไข้เจ็บที่
- วันนี้ ฉันไม่ได้เรียนภาษาเกาหลี และ ไม่ไ
- away from “isolationist” approaches to l
- Italy's Epiphany witch, Iceland's "Yule
- ประโยชน์ของซุปไก่“หวัด” โรคภัยไข้เจ็บที่
