Fig.3 User Knowledge Representation

Fig.3 User Knowledge Representation in Concept Domain [3]
The three fuzzy sets of unknown, known, and learned concepts describe user knowledge of the domain concepts. User knowledge of a particular domain concept is therefore expressed by providing values of membership functions for the three fuzzy sets, which are described with a triple as follows. (µU(c), µK(c), µL(c)) or (µU, µK, µL) (1) User knowledge representation can be associated with a graph as G*U which is a subgarph of domain concept graph: G*U = (C, E, S, L) (2) where, C is a set of domain concepts, E is an essential prerequisite relation on the domain concepts: defined as, E= { μE(Ci,Cj) } Ci Cj ∈ C (3) (Ci ,Cj) S is a supportive prerequisite relation on the domain concepts, and L is a set of labels, which is equal to the set of values of the linguistic variable concept knowledge. To determine the knowledge of the user and updating, the user model is initialized using the results of a short pre-test. To update the user model, tests are used for checking how a particular concept is learned and a set of corresponding test question is provided for each learning unit. After the user passes the test on one domain concept, that concept becomes learned. If the test questions are not answered satisfactorily, the value of the variable concept knowledge does not change.
The main advantage of using fuzzy logic for user modeling is easier construction and updating of the model because of the use knowledge value propagation algorithm [3]. It also shows a positive influence of the adaptive system on user learning.
2.4 Adaptation based on learner profiling and learning resources
The majority of E-learning systems model the learner as an entity accompanied by a static predefined set of interests and options, without giving the appropriate attention to their needs [10].
Electronic questionnaires, designed by field experts aim to detect the learner’s ICT level and learning preferences in prior, during and after the learning process. Learners’ preferences are utilized for personalization of the multimedia educational content offering and retrieval process, aiming at suitable content delivery through the integrated E-learning system. For more accurate and reliable profile extraction, a novel clustering algorithm is also implemented within the profiling procedure. Taking into consideration learners’ answers to the above mentioned questionnaires, statistical information is calculated and evaluated. The general architecture of learner profiling and learning resources systems includes three main components i.e. the first entity is the Learner or in most cases the Group of Learners. The second entity is formed by the Group of Experts, which contains

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Fig.3 ผู้ใช้ความรู้นำเสนอในแนวคิดโดเมน [3] สามชุดที่ชัดเจนของแนวคิดที่ไม่รู้จัก ทราบ และเรียนรู้อธิบายความรู้แนวคิดของโดเมนผู้ใช้ จึงมีแสดงความรู้ผู้ใช้โดเมนเฉพาะแนวคิด โดยให้ค่าของฟังก์ชันสมาชิกสามปุยชุด ซึ่งอธิบาย ด้วยทริปเปิ้ลเป็นดังนี้ (µU(c), µK(c), µL(c)) หรือ (µU, µK, µL) นำเสนอความรู้ (1) ผู้ใช้สามารถเชื่อมโยงกับกราฟเป็น G * U ซึ่งเป็น subgarph ของกราฟแนวคิดโดเมน: G * U = (C, E, S, L) 2 ตำแหน่ง C คือ ชุดของแนวคิดโดเมน E เป็นความสัมพันธ์ข้อกำหนดเบื้องต้นที่สำคัญในแนวคิดของโดเมน: กำหนดเป็น E = {μE (Ci,Cj) } ∈ Ci Cj C (3) (Ci, Cj) S เป็นความสัมพันธ์กับข้อกำหนดเบื้องต้นให้การสนับสนุนในแนวคิดของโดเมน และ L คือ ชุดของป้ายชื่อ ซึ่งมีค่าเท่ากับชุดของค่าของตัวแปรแนวภาษาศาสตร์ความรู้ เพื่อกำหนดความรู้ของผู้ใช้ และปรับปรุง แบบผู้ใช้จะเริ่มต้นโดยใช้ผลการทดสอบก่อนโดยย่อ การปรับปรุงรูปแบบผู้ใช้ ใช้ทดสอบสำหรับการตรวจสอบวิธีการเรียนรู้แนวคิดเฉพาะ และให้ชุดคำถามทดสอบที่สอดคล้องกันสำหรับแต่ละหน่วยการเรียนรู้ หลังจากผู้ใช้ผ่านการทดสอบในโดเมนหนึ่งแนวคิด แนวคิดที่จะเรียนรู้ ถ้าการทดสอบตอบคำถามไม่ผ่าน ไม่มีเปลี่ยนค่าของตัวแปรแนวคิดความรู้ ประโยชน์หลักของการใช้ตรรกศาสตร์สำหรับโมเดลผู้จะก่อสร้างได้ง่ายขึ้นและปรับปรุงแบบจำลองเนื่องจากการใช้ความรู้ค่าเผยแพร่อัลกอริทึม [3] มันยังแสดงอิทธิพลของระบบเหมาะสมกับผู้เรียน 2.4 ปรับตามผู้เรียนสร้างโพรไฟล์ และทรัพยากรการเรียนรู้ ส่วนใหญ่ของระบบการศึกษาแบบผู้เรียนเป็นเอนทิตีพร้อม ด้วยชุดล่วงหน้าคงสนใจและตัวเลือก โดยไม่ให้ความสนใจที่เหมาะสมกับความต้องการของพวกเขา [10] แบบสอบถามอิเล็กทรอนิกส์ การออกแบบ โดยผู้เชี่ยวชาญจุดมุ่งหมายเพื่อตรวจสอบของผู้เรียนระดับ ICT และการเรียนรู้การกำหนดลักษณะในก่อน ระหว่าง และ หลังกระบวนการเรียนรู้ กำหนดลักษณะของผู้เรียนถูกนำมาใช้ส่วนบุคคลของมัลติมีเดียเพื่อการศึกษาเนื้อหาเสนอและเรียกกระบวนการ มุ่งที่การจัดส่งเนื้อหาที่เหมาะสมผ่านระบบการศึกษาแบบบูรณาการ นอกจากนี้ยังใช้งานอัลกอริทึมเป็นนวนิยายระบบคลัสเตอร์สำหรับสกัดส่วนกำหนดค่าถูกต้อง และเชื่อถือได้มากขึ้น ภายในกระบวนการสร้างโพรไฟล์ พิจารณาคำตอบของนักเรียนพิจารณาแบบสอบถามดังกล่าวข้างต้น ข้อมูลทางสถิติคำนวณ และประเมิน สถาปัตยกรรมทั่วไปของผู้เรียนสร้างโพรไฟล์ และระบบทรัพยากรการเรียนรู้ประกอบด้วย 3 ส่วนประกอบหลักเช่นเอนทิตีที่แรกคือ ผู้เรียน หรือเป็นกรณีที่กลุ่มผู้เรียน เอนทิตีที่สองจะเกิดขึ้นจากกลุ่มของผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งประกอบด้วย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปที่ 3 การแสดงความรู้ของผู้ใช้งานในแนวคิดโดเมน [3]
สามชุดเลือนไม่ทราบเป็นที่รู้จักและได้เรียนรู้แนวคิดที่อธิบายความรู้ของผู้ใช้แนวคิดโดเมน ผู้ใช้ความรู้ของแนวคิดโดเมนโดยเฉพาะอย่างยิ่งดังนั้นจึงมีการแสดงออกโดยการให้ค่าของฟังก์ชั่นสำหรับสมาชิกสามชุดเลือนที่มีการอธิบายกับสามดังต่อไปนี้ (μU (c), μK (c), ไมโครลิตร (c)) หรือ (μU, μK, ไมโครลิตร) (1) การแทนความรู้ผู้ใช้สามารถเชื่อมโยงกับกราฟเป็น G * U ซึ่งเป็น subgarph ของกราฟแนวคิดโดเมน: G * U = (C, E, S, L) (2) ที่ C คือชุดของแนวคิดโดเมน E เป็นความสัมพันธ์ที่จำเป็นสำคัญในแนวคิดโดเมน: กำหนดให้เป็น, E = {μE (Ci, Cj)} Ci Cj ∈ C (3) (Ci, Cj) S เป็นความสัมพันธ์ที่จำเป็นในการสนับสนุนแนวคิดโดเมนและ L คือชุดของฉลากซึ่งเท่ากับชุดของค่าของความรู้แนวคิดตัวแปรภาษาศาสตร์ การตรวจสอบความรู้ของผู้ใช้และการปรับปรุงรูปแบบการใช้งานจะเริ่มต้นการใช้ผลการทดสอบก่อนสั้น ในการปรับปรุงรูปแบบการใช้งานการทดสอบจะใช้สำหรับการตรวจสอบว่าเป็นแนวคิดโดยเฉพาะอย่างยิ่งได้เรียนรู้และชุดของคำถามทดสอบที่สอดคล้องมีไว้สำหรับแต่ละหน่วยการเรียนรู้ หลังจากที่ผู้ใช้ผ่านการทดสอบแนวคิดโดเมนหนึ่งแนวคิดที่จะกลายเป็นเรียนรู้ หากคำถามทดสอบยังไม่ได้ตอบที่น่าพอใจ, ค่าของความรู้แนวคิดตัวแปรไม่เปลี่ยนแปลง.
ประโยชน์หลักของการใช้ตรรกะคลุมเครือสำหรับการสร้างแบบจำลองการใช้งานได้ง่ายขึ้นคือการก่อสร้างและการปรับปรุงรูปแบบเพราะคุณค่าความรู้การใช้วิธีการขยายพันธุ์ [3] นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นถึงอิทธิพลเชิงบวกของระบบการปรับตัวในการเรียนรู้ของผู้ใช้.
2.4 การปรับตัวขึ้นอยู่กับโปรไฟล์ของผู้เรียนและทรัพยากรการเรียนรู้
ส่วนใหญ่ของ E-learning รูปแบบระบบการเรียนเป็นนิติบุคคลได้ตามที่กำหนดไว้ล่วงหน้าคงที่ของผลประโยชน์และตัวเลือกโดยไม่ต้องให้ ความสนใจที่เหมาะสมกับความต้องการของพวกเขา [10].
แบบสอบถามอิเล็กทรอนิกส์การออกแบบโดยผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลมีจุดมุ่งหมายที่จะตรวจสอบระดับไอซีทีของผู้เรียนและความต้องการการเรียนรู้ในก่อนระหว่างและหลังกระบวนการเรียนรู้ การตั้งค่าของผู้เรียนที่ใช้สำหรับส่วนบุคคลของการเสนอเนื้อหาการศึกษามัลติมีเดียและขั้นตอนการดึงเป้าหมายในการจัดส่งเนื้อหาที่เหมาะสมผ่านระบบ E-learning แบบบูรณาการ สำหรับการสกัดรายละเอียดถูกต้องมากขึ้นและความน่าเชื่อถือขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มนวนิยายจะดำเนินการยังอยู่ในขั้นตอนโปรไฟล์ คำนึงถึงคำตอบที่ผู้เรียนพิจารณา 'แบบสอบถามดังกล่าวข้างต้นข้อมูลสถิติที่มีการคำนวณและประเมินผล สถาปัตยกรรมทั่วไปของโปรไฟล์ผู้เรียนและระบบทรัพยากรการเรียนรู้รวมถึงสามองค์ประกอบหลักคือกิจการที่แรกคือการเรียนหรือในกรณีส่วนใหญ่กลุ่มผู้เรียน นิติบุคคลที่สองจะเกิดขึ้นโดยกลุ่มผู้เชี่ยวชาญซึ่งประกอบด้วย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

fig.3 ผู้ใช้การแทนความรู้ในแนวคิดโดเมน [ 3 ]
3 แบบชุดของที่ไม่รู้จัก รู้จักและเรียนรู้แนวคิดอธิบายผู้ใช้ความรู้ของโดเมนความคิด ความรู้ของผู้ใช้โดเมนเฉพาะแนวคิดจึงแสดงออกโดยการให้คุณค่าของสมาชิกฟังก์ชันสำหรับสามแบบชุด ซึ่งจะอธิบายกับสาม ดังนี้ ( µ u ( C ) , µ K ( C ) , µ L ( c ) ) หรือ ( µ U , µ K ,µ l ) ( 1 ) การแทนความรู้ผู้ใช้สามารถเชื่อมโยงกับกราฟเป็น G * U ซึ่งเป็นแนวคิดของกราฟ subgarph โดเมน : G * U ( C , E , S , L ) ( 2 ) ที่ C เป็นชุดของแนวคิดโดเมน , E เป็นสิ่งจำเป็นพื้นฐานความสัมพันธ์บนโดเมนแนวคิด : กำหนด , E = { μ E ( CI , ซีเจ ซีเจ ∈ CI ) } C ( 3 ) ( CI , CJ ) จะต้องประคับประคองความสัมพันธ์บนโดเมนแนวคิด และฉันคือชุดของป้ายชื่อซึ่งเท่ากับชุดของค่าของตัวแปรความรู้แนวคิดทางด้านภาษาศาสตร์ เพื่อศึกษาความรู้ของผู้ใช้และปรับปรุง ผู้ใช้รุ่นเริ่มต้นใช้ผลทดสอบสั้น ๆ ปรับปรุงผู้ใช้แบบทดสอบที่ใช้สำหรับการตรวจสอบวิธีการแนวคิดใดเรียนรู้และชุดของคำถามทดสอบที่ให้สำหรับหน่วยการเรียนรู้ในแต่ละหลังจากผู้ใช้ผ่านการทดสอบบนโดเมนหนึ่งแนวคิด แนวคิดที่ได้เรียนรู้ ถ้าคำถามทดสอบจะไม่ได้ตอบที่น่าพอใจ ค่าของตัวแปรความรู้แนวคิดไม่มีเปลี่ยน
ประโยชน์หลักของการใช้ตรรกศาสตร์คลุมเครือสำหรับการจำลองผู้ใช้ก่อสร้างง่ายและการปรับปรุงแบบจำลองเพราะใช้ความรู้ค่าการแพร่กระจายขั้นตอนวิธี [ 3 ]มันยังแสดงให้เห็นอิทธิพลเชิงบวกของระบบการเรียนรู้สำหรับผู้ใช้
2.4 การปรับตัวโดยยึดผู้เรียนเป็นสำคัญและลักษณะทรัพยากรการเรียนรู้
ส่วนใหญ่ของแบบจำลองระบบ e-Learning ผู้เรียนเป็นนิติบุคคลตามแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้าชุดของผลประโยชน์และตัวเลือก โดยปราศจากการให้ความสนใจที่เหมาะสมกับความต้องการของตนเอง [ 10 ]
ข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์ได้รับการออกแบบโดยผู้เชี่ยวชาญด้านไอซีทีเล็งเพื่อตรวจหาระดับของผู้เรียนและการเรียนรู้การตั้งค่า ใน ก่อน ระหว่าง และหลังการเรียนรู้ ลักษณะของผู้เรียนที่ใช้สำหรับส่วนบุคคลของมัลติมีเดียการศึกษาเนื้อหาที่เสนอ และกระบวนการสืบค้น เป้าหมายในการส่งเนื้อหาที่เหมาะสมผ่านระบบการเรียนรู้แบบบูรณาการ . เพื่อความถูกต้องและเชื่อถือได้ การสกัดข้อมูลนวนิยายสำหรับนี้ยังใช้ในการกระบวนการ ในการพิจารณาของผู้เรียนตอบแบบสอบถามดังกล่าว ข้อมูลสถิติจะคำนวณและประเมิน สถาปัตยกรรมทั่วไปของผู้เรียน ลักษณะและระบบทรัพยากรการเรียนรู้ประกอบด้วยสามองค์ประกอบหลักได้แก่หน่วยงานแรกคือ เรียน หรือ ในกรณีส่วนใหญ่ กลุ่มผู้เรียน หน่วยงานที่สองจะเกิดขึ้นโดยกลุ่มผู้ทรงคุณวุฒิ ซึ่งประกอบด้วย