This study analyzed the learning components of the web-based adaptive math learning programs in order to develop adaptive math learning program using artificial intelligence. The components of the web-based adaptive math learning program set for analysis are classified into learning process presentation, concept learning, problem presentation, problem solving process, and learning result processing then analyzed three programs. As a result of analysis, the typical characteristic of components is that it uses a method of repeatedly presenting the same type of problem in order to learn one concept.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.42
no.6
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pp.37-46
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2005
In the Web environment with a huge amount of information, Web page access patterns for the users visiting certain web site can be diverse and change continually in accordance with the change of its environment. Therefore it is almost impossible to develop and design web sites which fit perfectly for every web user's desire. Adaptive web site was proposed as solution to this problem. In this paper, we will present an effective method that uses a probabilistic model of DTMC(Discrete-Time Markov Chain) for learning user's access patterns and applying these patterns to construct an adaptive web site.
To design a user-adaptive web surfing system, we nay take the approach to divide the whole process into three phases; collecting user data, processing the data to construct and improve the user profile, and adapting to the user by applying the user profile. We have designed three software agents. Each privately works in each phase and they collaboratively support adaptive web surfing. They are IIA(Interactive Interface Agent), UPA(User Profile Agent), and ANA(Autonomous Navigation Agent). IIA provides the user interface, which collects data and performs mechanical navigation support. UPA processes the collected user data to build and update the user profile while user is web-surfing. ANA provides an autonomous navigation mode in which it automatically recommends web pages that are selected based on the user profile. The proposed approach and design method, through extensions and refinements, may be used to build a practical adaptive web surfing system.
Advances in information and communication technologies are changing our society greatly. In knowledge-based society, information can be obtained easily via communication tools such as web and e-mail. However, obtaining right and up-to-date information is difficult in spite of overflowing information. The concept of adaptive web site has been initiated recently. The purpose of the site is to provide information only users want out of tons of data gathered. In this paper, an algorithm is developed for adaptive web site construction. The proposed algorithm is based on association rules that are major principle in adaptive web site construction. The algorithm is constructed by analysing log data in web server and extracting meaning documents through finding behavior patterns of users. The proposed algorithm has the following characteristics. First, it is superior to existing algorithms using association rules in time complexity. Its superiority is proved theoretically. Second, the proposed algorithm is effective in space complexity. This is due to that it does not need any intermediate products except a linked list that is essential for finding frequent item sets.
In this paper, we proposed an efficient document conversion mechanism to provide a adaptive web document to mobile terminals. We also proposed a RHTML(Reduced HTML) to archive the adaptive tag reduction. Markup error correction process in the proposed adaptive document conversion mechanism converts a HTML(HyperText Markup Language) document into a XML(Extensible Markup Language) application document. This. process makes web document easy to handle with a DOM (Document Object Mode)) as the tree model and removes the hardware overhead in mobile terminals. Also, tag reduction process provides the adaptive web document with three DTD(Document Type Definition)s in the RHTML.
eLearning can be defined as an approach to teaching and teaming that utilises Internet technologies to communicate and collaborate in an educational context. This includes technology that supplements traditional classroom training with web-based components and learning environments where the educational process is experienced online. The use of hypertext as an educational tool has a very rich history. The advent of the internet and one of its major application, the world wide web (WWW), has given a tremendous boost to the theory and practice of hypermedia systems for educational purposes. However, the web suffers from an inability to satisfy the heterogeneous needs of a large number of users. For example, web-based courses present the same static teaming material to students with widely differing knowledge of the subject. Adaptive hypermedia techniques can be used to improve the adaptability of eLearning. In this paper we report an approach to the design a unified implementation framework suitable for web-based eLearning that accommodates the three main dimensions of hypermedia adaptation: content, navigation, and presentation. The framework externalises the adaptation strategies using XML notation. The separation of the adaptation strategies from the source code of the eLearning software enables a system using the framework to quickly implement a variety of adaptation strategies. This work is a part of our more general ongoing work on the design of a framework for adaptive content delivery. parts of the framework discussed in this paper have been imulemented in a commercial eLearning engine.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.6
no.1
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pp.65-77
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2003
This paper presents a model for supporting the adaptive interaction between the computer and the learner. To design an adaptive interaction model, the strategy to support the adaptive interaction in the web-based educational system was established. And then. the necessary components for executing each strategy were selected. Also. the logical relations among the components were verified. To verify the effectiveness of the proposed adaptive interaction model, we applied the existing web-based courseware and the new courseware using the adaptive interaction models to two groups respectively, and then measured the performance of each group. Experimental results reveal that the adaptive interaction model actually has positive effects on the learning activities of the learner.
New technologies have turned theories of education engineering into practice and also made education more efficient. One of them is the theory of 'Computer Adaptive Testing(CAT)'. This study is aimed to design and develop a web-based teaming system by making up for the weak points in the existing computer adaptive testing(CAT). The characteristics of the system are as follows: Firstly, tests can be controlled to fit the teachers' purposes by putting in different levels of both questions and samples. Secondly, this system does not test the same number of questions as students with different levels of ability do on a paper test, but a test can be taken according to their level. Thus this system is able to correctly judge learners' ability in a short time.
Hwang, Young Sup;Kwon, Jin Baek;Moon, Jae Chan;Cho, Seong Je
Journal of Information Processing Systems
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v.9
no.3
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pp.395-404
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2013
In order to classify a web page as being benign or malicious, we designed 14 basic and 16 extended features. The basic features that we implemented were selected to represent the essential characteristics of a web page. The system heuristically combines two basic features into one extended feature in order to effectively distinguish benign and malicious pages. The support vector machine can be trained to successfully classify pages by using these features. Because more and more malicious web pages are appearing, and they change so rapidly, classifiers that are trained by old data may misclassify some new pages. To overcome this problem, we selected an adaptive support vector machine (aSVM) as a classifier. The aSVM can learn training data and can quickly learn additional training data based on the support vectors it obtained during its previous learning session. Experimental results verified that the aSVM can classify malicious web pages adaptively.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.8
no.3
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pp.375-384
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2004
With the advance of information communication technology, specifically the Internet technology, most schools have developed their own Web sites for the communication of diverse parties such as students, their parents, teachers, and others. In spite of the wide spread of school Web sites, their bulletin board systems are usually developed under the Web-boards for developing ordinary sites without reflecting educational environments. The purpose of this research is to develop the Web-board system for schools, which can be applied to construct adaptive school Web sites. This Web-board system is designed to reflect the educational environments as well as the user characteristics under the idea of customization and optimization. The main advantage of this Web-board system is that it can allow easy access to the system through user-friendly interface, and also promote interactions among users through their personalized Web pages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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