19.2 PRECURSORS OF ITS19.2.1 Early,

19.2 PRECURSORS OF ITS

19.2.1 Early, Mechanical Systems

Charles Babbage (early 1800s), is typically credited with being the first to envision a multi-purpose computer. He dreamed of creating an all-purpose machine which he called the "analytic engine." However, because of the technological constraints of the time, he was never able to build his dream, although he did succeed in building a difference engine, an automatic (mechanical) means of calculating logarithm tables.

The notion of using "intelligent machines" for teaching purposes can be traced back to 1926 when Pressey built an instructional machine teeming with multiple-choice questions and answers submitted by the teacher(see 2.3.4.2). It delivered questions, then provided immediate feedback to each learner:

The somewhat astounding way in which the functioning of the apparatus seems to fit in with the so-called 'laws of learning' deserves mention in this connection. The 'law of recency' operates to establish the correct answer in the mind of the subject, since it is always the last answer which is the right one. The 'law of frequency' also cooperates; by chance the right response tends to be made most often, since it is the only response by which the subject can go on to the next question. Further, with the addition of a simple attachment the apparatus will present the subject with a piece of candy or other reward upon his making any given score for which the experimenter may have set the device; that is the 'law of effect' also can be made, automatically(see 2.2.1.3), to aid in the establishing of the right answer (Pressey, 1926, p. 375).
While the above system was definitely clever for its time, it could not be construed as intelligent as it was mechanically set with pre-specified questions and answers. So, although it was inflexible, this system did incorporate contemporary learning theories and pedagogical strategies into its design (e.g., giving out candy for correct responses).

General-purpose digital computers arose in the mid-1900s, paving the way for truly (artificially) intelligent machines. Basically, these computers consisted of a numerical central processor whose mechanism was electronic, not mechanical, and based on a binary, not decimal, system. They were also characterized by having a built-in ability to make logical decisions, and a built-in device for easy storage and manipulation of data.

During this period of computer infancy, Alan Turing (1912-1954, British mathematician and logician) provided a major link between these modern, digital computing systems and thinking. He described a computing system capable of not only "number crunching" but symbolic manipulation as well. He also developed what is now known as the "Turing test," a means of determining a machine's intelligence. The test consists of an individual asking questions, in real-time, of both a human and computer. The interrogator attempts, in any way possible, to figure out which is which via conversations over the communication links. The Turing test has particular relevance to intelligent tutoring systems. The core concept behind the test is whether a reasonable person can distinguish between a computer and a person based solely on their respective responses to whatever questions or statements the interrogator renders. Thus, for a computer to pass the test, it would need to communicate like a human, which is a nontrivial goal. This line of inquiry has challenged and occupied researchers for the past 20+ years, and continues to play a prominent role in the development of ITS (see Merrill, Reiser, Ranney, and Trafton, 1992). Other communication-related research includes devising knowledge structuring and hypertext techniques within ITS to provide answers to the many possible questions that students could pose to the system. So, the success of this ITS enterprise really can be measured in a way that is similar to the Turing test: How well can the ITS communicate? We should point out, however, that the goal of ITS is to communicate its embedded knowledge effectively, not necessarily in an identical manner as human teachers. In fact, some teachers have great difficulty achieving the effective communication goal themselves.

19.2 PRECURSORS OF ITS

19.2.1 Early, Mechanical Systems

Charles Babbage (early 1800s), is typically credited with being the first to envision a multi-purpose computer. He dreamed of creating an all-purpose machine which he called the "analytic engine." However, because of the technological constraints of the time, he was never able to build his dream, although he did succeed in building a difference engine, an automatic (mechanical) means of calculating logarithm tables.

The notion of using "intelligent machines" for teaching purposes can be traced back to 1926 when Pressey built an instructional machine teeming with multiple-choice questions and answers submitted by the teacher(see 2.3.4.2). It delivered questions, then provided immediate feedback to each learner:

The somewhat astounding way in which the functioning of the apparatus seems to fit in with the so-called 'laws of learning' deserves mention in this connection. The 'law of recency' operates to establish the correct answer in the mind of the subject, since it is always the last answer which is the right one. The 'law of frequency' also cooperates; by chance the right response tends to be made most often, since it is the only response by which the subject can go on to the next question. Further, with the addition of a simple attachment the apparatus will present the subject with a piece of candy or other reward upon his making any given score for which the experimenter may have set the device; that is the 'law of effect' also can be made, automatically(see 2.2.1.3), to aid in the establishing of the right answer (Pressey, 1926, p. 375).
While the above system was definitely clever for its time, it could not be construed as intelligent as it was mechanically set with pre-specified questions and answers. So, although it was inflexible, this system did incorporate contemporary learning theories and pedagogical strategies into its design (e.g., giving out candy for correct responses).

General-purpose digital computers arose in the mid-1900s, paving the way for truly (artificially) intelligent machines. Basically, these computers consisted of a numerical central processor whose mechanism was electronic, not mechanical, and based on a binary, not decimal, system. They were also characterized by having a built-in ability to make logical decisions, and a built-in device for easy storage and manipulation of data.

During this period of computer infancy, Alan Turing (1912-1954, British mathematician and logician) provided a major link between these modern, digital computing systems and thinking. He described a computing system capable of not only "number crunching" but symbolic manipulation as well. He also developed what is now known as the "Turing test," a means of determining a machine's intelligence. The test consists of an individual asking questions, in real-time, of both a human and computer. The interrogator attempts, in any way possible, to figure out which is which via conversations over the communication links. The Turing test has particular relevance to intelligent tutoring systems. The core concept behind the test is whether a reasonable person can distinguish between a computer and a person based solely on their respective responses to whatever questions or statements the interrogator renders. Thus, for a computer to pass the test, it would need to communicate like a human, which is a nontrivial goal. This line of inquiry has challenged and occupied researchers for the past 20+ years, and continues to play a prominent role in the development of ITS (see Merrill, Reiser, Ranney, and Trafton, 1992). Other communication-related research includes devising knowledge structuring and hypertext techniques within ITS to provide answers to the many possible questions that students could pose to the system. So, the success of this ITS enterprise really can be measured in a way that is similar to the Turing test: How well can the ITS communicate? We should point out, however, that the goal of ITS is to communicate its embedded knowledge effectively, not necessarily in an identical manner as human teachers. In fact, some teachers have great difficulty achieving the effective communication goal themselves.

0/5000

จาก: -

เป็น: -

ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]

คัดลอก!

19.2 สารตั้งต้นของมัน19.2.1 ต้น เครื่องจักรกลระบบชาลส์ (ต้นศตวรรษที่ 19), โดยทั่วไปเครดิตเป็น คนแรกที่วาดภาพคอมพิวเตอร์เอนกประสงค์ เขาฝันของการสร้างเครื่องอเนกประสงค์ซึ่งเขาเรียกว่าการ "วิเคราะห์เครื่องยนต์ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากข้อจำกัดทางเทคโนโลยีของเวลา เขาไม่เคยสามารถสร้างฝันของเขา แต่เขาไม่ประสบความสำเร็จในการสร้างเครื่องมือที่แตกต่าง วิธี (กล) ที่มีอัตโนมัติการคำนวณตารางลอการิทึมความคิดของการใช้ "เครื่องอัจฉริยะ" สำหรับวัตถุประสงค์ในการเรียนการสอนที่สามารถย้อนกลับไปใน 1926 เมื่อ Pressey สร้างเครื่องสอนที่เต็มไป ด้วยคำถามแบบปรนัยและคำตอบส่งมา teacher(see 2.3.4.2) ส่งคำถาม แล้วทราบผลทันทีแก่ผู้เรียนแต่ละ:วิธีค่อนข้างน่าประหลาดใจที่การทำงานของเครื่องดูเหมือนจะ พอดีกับสิ่งที่เรียกว่า 'กฎหมายของการเรียนรู้' สมควรกล่าวถึงในการเชื่อมต่อนี้ 'กฎหมาย recency' ทำงานเพื่อสร้างคำตอบที่ถูกต้องในความคิดของเรื่อง เพราะมันเป็นคำตอบสุดท้ายซึ่งเป็นหนึ่งเหมาะสมเสมอ 'กฎหมายความถี่' ร่วมมือ โดยโอกาสการตอบสนองที่เหมาะสมมีแนวโน้มที่ทำบ่อยที่สุด เพราะมันเป็นการตอบสนองเท่านั้นซึ่งตัวแบบสามารถไปคำถามถัดไป ต่อไป มีการเพิ่มสิ่งที่แนบแบบง่าย เครื่องจะนำเสนอเรื่อง ด้วยขนมหรือรางวัลอื่น ๆ เมื่อเขาทำคะแนนกำหนดที่ experimenter ที่อาจตั้งค่าอุปกรณ์ นั่นคือ 'กฎหมายผล' ยังสามารถได้ automatically(see 2.2.1.3) เพื่อช่วยในการสร้างของคำตอบที่เหมาะสม (Pressey, 1926, p. 375)ในขณะที่ข้างระบบฉลาดแน่นอนสำหรับเวลา มันอาจไม่ถูกตีความเป็นอัจฉริยะที่กลไกจะถูกตั้งค่าไว้ตอบคำถามและคำตอบนั้น ดังนั้น แม้ว่ามันไม่ยืดหยุ่น ระบบนี้ได้รวมทฤษฎีการเรียนรู้ร่วมสมัยและกลยุทธ์การสอนการออกแบบ (เช่น ให้ลูกอมสำหรับการตอบสนองที่ถูกต้อง)ดิจิตอลคอมพิวเตอร์ที่ใช้งานทั่วไปที่เกิดขึ้นในกลางปีทศวรรษ 1900 ปูทางให้อย่างแท้จริงเครื่องอัจฉริยะ (เทียม) โดยทั่วไป คอมพิวเตอร์เหล่านี้ประกอบด้วยตัวประมวลผลกลางเลขที่กลไกที่เป็นอิเล็กทรอนิกส์ เครื่องกลไม่ได้ และใช้ระบบฐานสอง ฐาน สิบ ไม่ พวกเขายังมีลักษณะมีความสามารถในตัวจะทำให้ตัดสินใจแบบตรรกะ และอุปกรณ์สำหรับจัดเก็บง่ายและการจัดการข้อมูลในตัวในระยะวัยเด็กคอมพิวเตอร์ อลันทัวริง (1912-1954 นักคณิตศาสตร์ชาวอังกฤษและเป็นนักตรรกศาสตร์) การเชื่อมโยงที่สำคัญระหว่างเหล่านี้ทันสมัย ดิจิทัลคอมพิวเตอร์ระบบและคิด เขาอธิบายระบบคอมพิวเตอร์สามารถ "จำนวนกระทืบ" ไม่เพียงแต่การจัดการสัญลักษณ์เช่น เขายังได้พัฒนาสิ่งที่เป็นที่รู้จักเป็นทัวริง "การทดสอบ" หมายถึงการกำหนดเครื่องจักรปัญญา การทดสอบประกอบด้วยการละถามคำถาม แบบเรียลไทม์ ทั้งมนุษย์และคอมพิวเตอร์ การ interrogator พยายาม สุด คิดออกซึ่งเป็นที่ผ่านการสนทนาผ่านการเชื่อมโยงการสื่อสาร การทดสอบของทัวริงมีความเกี่ยวข้องเฉพาะกับระบบอัจฉริยะสอน แนวคิดหลักเบื้องหลังการทดสอบคือ ว่าผู้สามารถแยกระหว่างคนถือตามการตอบรับที่เกี่ยวข้องกับคำถามหรือคำสั่งใด interrogator การแสดงคอมพิวเตอร์ ดังนั้น สำหรับคอมพิวเตอร์จะผ่านการทดสอบ มันจะต้องสื่อสารมนุษย์ ซึ่งเป็นเป้าหมาย nontrivial เช่น สอบถามรายละเอียดในบรรทัดนี้ได้ท้าทาย และครอบครองนักวิจัยผ่านมามากกว่า 20 ปี และยังคงมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาตน (ดูเมอร์ริลลินช์ Reiser, Ranney และ Trafton, 1992) วิจัยอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการสื่อสารรวมถึงการทบทวนความรู้เทคนิค hypertext และจัดโครงสร้างภายในของการให้คำตอบหลายคำถามไปได้ที่นักเรียนอาจก่อให้เกิดระบบ ดังนั้น ความสำเร็จขององค์กรนี้จริง ๆ สามารถวัดได้ในลักษณะที่คล้ายกับการทดสอบของทัวริง: วิธีที่ดีสามารถสื่อสารของ เราควรชี้ อย่างไรก็ตาม ว่า เป้าหมายของของคือการ สื่อสารความรู้ฝังตัวได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่จำเป็นในลักษณะเหมือนกันเป็นมนุษย์ ในความเป็นจริง ครูบางคนมีความยากลำบากมากที่บรรลุเป้าหมายประสิทธิภาพการสื่อสารเอง

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]

คัดลอก!

19.2 สารตั้งต้นของ

19.2.1 ต้นวิศวกรรมระบบ

Charles Babbage (ต้นปี 1800) เป็นเครดิตโดยปกติจะมีเป็นครั้งแรกที่จะจินตนาการคอมพิวเตอร์อเนกประสงค์ เขาฝันของการสร้างเครื่องอเนกประสงค์ที่เขาเรียกว่า "เครื่องมือวิเคราะห์." แต่เนื่องจากข้อ จำกัด ทางเทคโนโลยีของเวลานั้นเขาก็ไม่สามารถที่จะสร้างความฝันของเขาแม้ว่าเขาจะไม่ประสบความสำเร็จในการสร้างความแตกต่างของเครื่องยนต์เป็นอัตโนมัติ (วิศวกรรม) หมายถึงการคำนวณตารางลอการิทึม.

ความคิดของการใช้ "เครื่องอัจฉริยะ" สำหรับ วัตถุประสงค์ในการเรียนการสอนสามารถสืบย้อนกลับไปเมื่อปี 1926 Pressey สร้างเครื่องการเรียนการสอนเต็มไปด้วยคำถามแบบปรนัยและคำตอบที่ส่งมาโดยครู (ดู 2.3.4.2) มันส่งคำถามแล้วแสดงความคิดเห็นได้ทันทีเพื่อผู้เรียนแต่ละคน:

วิธีที่ค่อนข้างน่าประหลาดใจที่การทำงานของอุปกรณ์ที่ดูเหมือนว่าจะสอดคล้องกับสิ่งที่เรียกว่า 'กฎหมายของการเรียนรู้' สมควรได้รับการพูดถึงในการเชื่อมต่อนี้ ของกฎหมายของความใหม่ 'ดำเนินการเพื่อสร้างตอบที่ถูกต้องในใจของเรื่องเพราะมันอยู่เสมอคำตอบสุดท้ายซึ่งเป็นหนึ่งที่เหมาะสม ของกฎหมายความถี่ยังให้ความร่วมมือ; โดยโอกาสการตอบสนองที่เหมาะสมมีแนวโน้มที่จะทำส่วนใหญ่มักจะเพราะมันเป็นเพียงการตอบสนองโดยที่เรื่องที่สามารถไปคำถามถัดไป นอกจากนี้มีการเพิ่มของสิ่งที่แนบมาง่ายอุปกรณ์จะนำเสนอเรื่องที่มีชิ้นส่วนของลูกอมหรือรางวัลอื่น ๆ เมื่อทำคะแนนใดก็ตามที่ทดลองอาจมีการตั้งค่าอุปกรณ์ของเขา; นั่นคือ 'กฎหมายของผลกระทบ' ยังสามารถทำโดยอัตโนมัติ (ดู 2.2.1.3) เพื่อช่วยในการสร้างของคำตอบที่เหมาะสม (Pressey 1926, น. 375) ได้.
ในขณะที่ระบบดังกล่าวข้างต้นเป็นมั่นเหมาะฉลาดสำหรับเวลาของมัน มันอาจจะไม่ได้ถูกตีความว่าเป็นอัจฉริยะในขณะที่มันถูกกำหนดกลไกที่มีคำถามที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและคำตอบ ดังนั้นแม้ว่ามันจะเป็นความยืดหยุ่นของระบบนี้ไม่รวมทฤษฎีการเรียนรู้ร่วมสมัยและกลยุทธ์การสอนในการออกแบบของตน (เช่นให้ออกลูกอมสำหรับการตอบสนองที่ถูกต้อง).

เอนกประสงค์ดิจิตอลคอมพิวเตอร์ที่เกิดขึ้นในช่วงกลางปี 1900, ปูทางสำหรับการอย่างแท้จริง (เทียม ) เครื่องอัจฉริยะ โดยทั่วไปคอมพิวเตอร์เหล่านี้ประกอบไปด้วยหน่วยประมวลผลกลางเป็นตัวเลขที่มีกลไกที่เป็นอิเล็กทรอนิกส์ไม่กลและขึ้นอยู่กับไบนารีไม่ทศนิยมระบบ พวกเขายังโดดเด่นด้วยการมีในตัวสามารถในการตัดสินใจเชิงตรรกะและอุปกรณ์ในตัวสำหรับการจัดเก็บง่ายและการจัดการของข้อมูล.

ในช่วงวัยเด็กของคอมพิวเตอร์อลันทัวริง (1912-1954 คณิตศาสตร์อังกฤษและตรรกวิทยา) นี้มีให้ การเชื่อมโยงที่สำคัญระหว่างที่ทันสมัยระบบคอมพิวเตอร์เหล่าดิจิตอลและความคิด เขาอธิบายว่าระบบคอมพิวเตอร์ที่มีความสามารถไม่เพียง แต่ "จำนวนกระทืบ" แต่การจัดการสัญลักษณ์เช่นกัน นอกจากนี้เขายังได้รับการพัฒนาสิ่งที่เป็นที่รู้จักกันในขณะนี้เป็น "การทดสอบทัวริง" หมายถึงการกำหนดหน่วยสืบราชการลับของเครื่อง การทดสอบประกอบด้วยบุคคลที่ถามคำถามในเวลาจริงของทั้งมนุษย์และคอมพิวเตอร์ ความพยายามซักไซ้ในทางใดที่เป็นไปได้ที่จะคิดออกซึ่งเป็นซึ่งผ่านการสนทนากว่าการเชื่อมโยงการสื่อสาร การทดสอบทัวริงมีความสัมพันธ์กันโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับระบบการสอนที่ชาญฉลาด แนวคิดหลักที่อยู่เบื้องหลังการทดสอบคือไม่ว่าจะเป็นคนที่เหมาะสมสามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างเครื่องคอมพิวเตอร์และคนเพียงลำพังบนพื้นฐานการตอบสนองของตนคำถามสิ่งที่หรืองบซักไซ้วาทกรรม ดังนั้นสำหรับคอมพิวเตอร์ที่จะผ่านการทดสอบก็จะต้องสื่อสารเหมือนมนุษย์ซึ่งเป็นเป้าหมายขี้ปะติ๋ว บรรทัดของการสอบสวนนี้ได้ท้าทายและครอบครองนักวิจัยสำหรับที่ผ่านมา 20 ปีและยังคงมีบทบาทที่โดดเด่นในการพัฒนา (ดูเมอร์ริ Reiser, Ranney และ Trafton, 1992) การวิจัยการสื่อสารอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องรวมถึงการณ์โครงสร้างความรู้และเทคนิค Hypertext ภายในที่จะให้คำตอบสำหรับคำถามที่เป็นไปได้หลายอย่างที่นักเรียนอาจก่อให้เกิดระบบ ดังนั้นความสำเร็จขององค์กรนี้จริงๆสามารถวัดได้ในลักษณะที่คล้ายกับการทดสอบทัวริง: วิธีที่ดีที่สามารถสื่อสาร? เราควรจะชี้ให้เห็นอย่างไรว่าเป้าหมายของตนคือการสื่อสารความรู้ที่ฝังอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพไม่จำเป็นต้องในลักษณะเหมือนเป็นครูของมนุษย์ ในความเป็นจริงครูบางคนมีความลำบากในการบรรลุเป้าหมายของตัวเองสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]

คัดลอก!

19.2 ตั้งต้นของมัน19.2.1 เร็ว , ระบบเครื่องกลชาร์ล แบบเบจ ( ต้น 1800 ) เป็นเครดิตมักจะเป็นคนแรกที่วาดภาพสำหรับคอมพิวเตอร์ เขาฝันของการสร้างเครื่องอเนกประสงค์ซึ่งเขาเรียกว่า " เครื่องยนต์เชิงวิเคราะห์ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากข้อจำกัดทางเทคโนโลยีของเวลาที่เขาไม่เคยสามารถที่จะสร้างความฝันของเขา แม้เขาจะประสบความสำเร็จในการสร้างความแตกต่างของเครื่องยนต์โดยอัตโนมัติ ( เครื่องกล ) วิธีคำนวณลอการิทึมตารางความคิดของการใช้ " เครื่องจักร " ฉลาดเพื่อวัตถุประสงค์ในการสอนสามารถ traced กลับไปที่ 1926 เมื่อ pressey สร้างเครื่องกำเนิดกับการถามตอบและคำตอบส่งโดยครู ( ดู 2.3.4.2 ) มันส่งคำถามแล้วให้ข้อเสนอแนะได้ทันทีกับแต่ละผู้เรียนน่าประหลาดใจค่อนข้างวิธีในที่การทำงานของเครื่องดูเหมือนจะพอดีกับกฎของการเรียนที่เรียกว่า " " สมควรกล่าวถึงในการเชื่อมต่อนี้ " กฎหมายของความใหม่ " ดำเนินการสร้างคำตอบที่ถูกต้องในความคิดของเรื่อง เพราะมันเป็นคำตอบสุดท้ายที่ถูกต้อง " กฎหมายของความถี่ " ยังร่วมมือ โดยโอกาสการตอบสนองที่เหมาะสมจึงจะทำให้บ่อยที่สุด เพราะมันเป็นคำตอบเดียวที่เรื่องสามารถไปคำถามต่อไป เพิ่มเติม ด้วยการเพิ่มสิ่งที่แนบมาง่าย ๆเครื่องมือจะเสนอเรื่องกับลูกอมหรือรางวัลอื่น ๆ เมื่อเขาตัดสินใจให้คะแนน ซึ่งผู้ทดลองจะตั้งค่าอุปกรณ์ ; นั่นคือ " กฎหมายของผล " ยังสามารถทําได้โดยอัตโนมัติ ( ดู 2.2.1.3 ) เพื่อช่วยในการสร้างของ คำตอบที่ถูกต้อง ( pressey 1926 , หน้า 375 )ในขณะที่ระบบข้างต้นเป็นมั่นเหมาะฉลาดสำหรับเวลาของมัน มันไม่อาจจะตีความว่าเป็น อัจฉริยะ เป็นกลไกชุดก่อน ระบุคำถามและคำตอบ ดังนั้น แม้ว่ามันไม่ยืดหยุ่น ระบบนี้ได้รวมการเรียนรู้ทฤษฎีและกลยุทธ์การสอนร่วมสมัยในการออกแบบ ( เช่นให้ลูกกวาดสำหรับการตอบสนองที่ถูกต้อง )ดิจิตอลคอมพิวเตอร์วัตถุประสงค์ทั่วไปที่เกิดขึ้นใน mid-1900s , ปูทางสำหรับอย่างแท้จริง ( เทียม ) เครื่องอัจฉริยะ โดยทั่วไปคอมพิวเตอร์เหล่านี้ประกอบด้วยเชิงตัวเลขหน่วยประมวลผลกลางที่มีกลไกอิเล็กทรอนิกส์ ไม่ใช่เครื่องจักรกล ตามระบบทวิภาค ไม่ใช่ทศนิยม . พวกเขามีลักษณะ โดยมีความสามารถในการตัดสินใจเชิงตรรกะ และในตัวอุปกรณ์สำหรับจัดเก็บง่ายและการจัดการของข้อมูลในช่วงวัยเด็ก คอมพิวเตอร์ อลัน ทัวริง ( 1912-1954 , นักคณิตศาสตร์ และผู้เชี่ยวชาญในตรรกวิทยาอังกฤษ ) ให้เชื่อมโยงที่สำคัญระหว่างที่ทันสมัย เหล่านี้ระบบคอมพิวเตอร์ดิจิตอลและการคิด เขาอธิบายการคำนวณระบบสามารถไม่เพียง แต่ " กระทืบจำนวน " แต่สัญลักษณ์การจัดการได้เป็นอย่างดี เขายังได้พัฒนาสิ่งที่เป็นที่รู้จักกันในขณะนี้เป็น " งานฝังประดับวัสดุ " สืบหาข่าวกรองของเครื่องจักร การทดสอบประกอบด้วยบุคคล ถามคำถาม ในแบบเรียลไทม์ ทั้งของมนุษย์และคอมพิวเตอร์ การสอบสวนครั้ง ในทางใด ๆที่เป็นไปได้ที่จะคิดออกซึ่งเป็นที่ผ่านการสนทนาผ่านการเชื่อมโยงการสื่อสาร ทัวริงทดสอบได้เฉพาะเกี่ยวข้องกับฉลาดสอนระบบ แนวคิดหลักที่อยู่เบื้องหลังการทดสอบว่าเป็นคนที่เหมาะสมที่สามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างคอมพิวเตอร์และคนขึ้นอยู่เพียงผู้เดียวในการตอบสนองของตน ไม่ว่าจะคำถามหรือรายงานการสอบสวนให้ . ดังนั้น สำหรับคอมพิวเตอร์ที่จะผ่านการทดสอบก็จะต้องสื่อสารให้เหมือนมนุษย์ ซึ่งเป็นเป้าหมายนอนทริเวียล . บรรทัดข้อความนี้ได้ท้าทาย และว่างนักวิจัยสำหรับที่ผ่านมา 20 + ปี และยังคงมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาของ ( ดู Merrill , ไรเซอร์ แรนนีย์ และ trafton , 1992 ) การสื่อสารอื่น ๆและงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง รวมถึงการแลกเปลี่ยนความรู้และเทคนิคไฮเปอร์ภายในของตนเพื่อให้คำตอบของคำถามที่นักเรียนหลายคนได้รับ อาจส่งผลให้ระบบ ดังนั้น ความสำเร็จขององค์กรนี้ มันสามารถวัดได้ในทางที่คล้ายกับการทดสอบของทัวริง : ดีอย่างไรสามารถของสื่อสาร เราควรจะออกจากจุด อย่างไรก็ตาม เป้าหมายของมันคือการติดต่อสื่อสารของฝังความรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่จําเป็นต้องในลักษณะที่เหมือนกันเป็นครูมนุษย์ ในความเป็นจริง ครูบางคนมีความยากลำบากในการบรรลุเป้าหมายการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพด้วยตนเอง

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.