[论文解读] A Web-based Adaptive and Intelligent Tutor by Expert Systems

Hossein Movafegh Ghadirli, Maryam Rastgarpour|arXiv (Cornell University)|Apr 15, 2013

Intelligent Tutoring Systems and Adaptive Learning参考文献 8被引用 9

一句话总结

本文提出了一种基于网络的自适应智能辅导系统，通过将专家系统与个性化学习模型相结合，实现定制化教育。通过问卷调查评估学习者的认知风格，系统利用专家系统实施课前测试、提供针对性教学并进行课后测试，从而实现随时随地（ETEW）学习，提升效率并减少对人工导师的依赖。

ABSTRACT

Todays, Intelligent and web-based E-learning is one of regarded topics. So researchers are trying to optimize and expand its application in the field of education. The aim of this paper is developing of E-learning software which is customizable, dynamic, intelligent and adaptive with Pedagogy view for learners in intelligent schools. This system is an integration of adaptive web-based E-learning with expert systems as well. Learning process in this system is as follows. First intelligent tutor determines learning style and characteristics of learner by a questionnaire and then makes his model. After that the expert system simulator plans a pre-test and then calculates his score. If the learner gets the required score, the concept will be trained. Finally the learner will be evaluated by a post-test. The proposed system can improves the education efficiency highly as well as de-creases the costs and problems of an expert tutor. As a result, every time and eve-rywhere (ETEW) learning would be provided via web in this system. Moreover the learners can enjoy a cheap remote learning even at home in a virtual simulated physical class. So they can learn thousands courses very simple and fast.

研究动机与目标

• 开发一种可定制、动态且智能的电子学习系统，以满足个体学习者的教学需求。
• 将专家系统与自适应网络学习相结合，以提升教育成果。
• 通过虚拟模拟教室环境，实现随时随地（ETEW）学习。
• 通过自动化评估与教学，降低对专家人工导师的依赖。
• 支持可扩展、低成本的远程学习，可从家中访问。

提出的方法

• 学习者完成问卷以确定其学习风格和特征，作为个性化学习模型的基础。
• 专家系统模拟器实施课前测试，以评估学习者的先备知识。
• 若课前测试成绩达到预设阈值，系统将针对相关概念提供针对性教学。
• 课后测试用于评估学习者在教学后的理解程度，完成整个学习循环。
• 系统作为基于网络的平台运行，支持远程访问，并能动态适应个体学习者。
• 专家系统与自适应学习的整合确保在内容分发与评估中实现智能决策。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效将专家系统整合到自适应网络学习中，以实现教育个性化？
• RQ2 该系统在多大程度上能自动化评估与教学过程，以减少对人工导师的依赖？
• RQ3 基于网络的平台能否提供自适应、智能的辅导，以支持随时随地（ETEW）学习？
• RQ4 基于学习风格的学习者建模如何提升电子学习系统的有效性？
• RQ5 自动化课前与课后测试对学习效率与成果有何影响？

主要发现

• 该系统通过基于网络的平台实现随时随地（ETEW）学习，支持从家中远程访问。
• 学习者可轻松快速地通过虚拟模拟真实教室环境访问数千门课程。
• 专家系统与自适应学习的整合减少了对人工专家导师的需求，降低了成本与运营挑战。
• 系统通过根据个体学习风格与先备知识个性化教学，提升了教育效率。
• 课前与课后测试机制已实现自动化，并集成到学习循环中，用于评估与验证学习成果。
• 该系统证明了将专家系统与自适应电子学习相结合，实现可扩展、智能辅导的可行性。