Multi-agent approach towards intelligent e-learning system
Notice bibliographique
Résumé
Web technology is becoming more universal in the world; accordingly, the use of the Web to provide learners and helpers (tutors or others) with a real-time learning environment at a distance is also continuing to grow rapidly. Furthermore, the Web as a distance learning environment has wonderful potential to replace traditional means of teaching distance learners. However, the ability to offer collaboration along with adaptation within the same system is still a challenging and important problem. To address this issue, we developed a new approach called dominant meaning. This research has applied a multi-agent technique based on the dominant meaning approach to design a multi-user e-learning system to provide learners with a Collaboration Adaptive Distance Learning Environment (CADLE). The proposed system is intended to create more collaboration between online learners and an individualized approach to adapt course presentation without the need for additional input from a user. This dissertation consists of three areas of research regarding the implications of CADLE. The first area establishes flexible domain knowledge and a dynamic user profile in order to establish a cohesive collaboration and provide individual adaptation. This is achieved by a combination of the dominant meaning approach and machine learning algorithms. This combination is a novel approach in the field of machine learning. Second, based on the dominant meaning approach, this research has investigated the technical feasibility and also the utility of applying a multi-agent technique to perform CADLE. An e-learning system called Confidence Intelligent Tutoring System (CITS) has been implemented to determine the viability of this approach. The CITS has been implemented, tested, and evaluated. The prototype of CITS is based on six types of agents: user interface agent, cognitive agent, behavior agent, guide agent, context-based information agent, and confidence agent. Third, results from an experiment conducted on each agent are presented separately. Moreover, the results of the evaluation of the whole system show that the CITS is a functional and robust system. In the same sense, the utility of using dominant meaning approach along with machine learning algorithms to improve Web search results and to analyze users' browsing activity in CITS was proven, and the technical feasibility has been established.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».