Intelligent Tutoring System(ITS), which offers individualized learning environment that consider many learners' variable, is realized by the effective alternative to take the place of domain expert. Accordingly, research on Learning Companion System(LC) is currently noticing. However, to develop LCS which applies effective interaction, it is necessary to combine several LCs, and personalized knowledge base have to be made first. Therefore, in this paper, we propose the 'Knowledge Base Object Medel', which is based on connectionist' in cognition structure, represents learner's knowledge to self-learnig object, and grows adaptive object by proprietor, verify the validity. This model lays the groundwork for design of personalized knowledge base, offers clue to development of adaptive ITS using knowledge base object.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.7
no.2
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pp.189-197
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2003
WBI(Web Based Instruction) has been confined to some course due to a burden of development of instruction materials. In this paper, we implemented a personalized instruction and learning system for Word Processor based on Internet by using WBI. Compared to the traditional instruction and learning method for Word Processor Education, the proposed method induce students to take an interest in the learning and make it possible to do student oriented instruction and learning due to the selection of specific contents according to student's ability and his/her learning step. And this system can evaluate the learning rate on the spot by using personalized homework and maximize learning effect by using feedback.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.1055-1060
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2009
In this paper, we design an e-Learning system for the Driver's License Teste studying through the Internet. The proposed system make users to be arrived at the goal for the license in a shorter time by offering learning contents and items according to the item-responses made by the users based on the Item Response Theory. Moreover we design the scheme to give the optimum items and the most necessary content to the user during the learning procedure in the form of concept-based objects. All the items in the problem bank DB maintain their difficulties, discriminations, and guessing parameters as is the case of 3-parameter logistic model. In addition user profile DB stores users' status informations, item responses, and ability parameters. Using these structures and combining agents, we can offer the optimum learning process or dynamic personalized studying structure to the user. We can construct interface agent and content selection and feedback agent with the DB's described above. User can study without any awareness of system operations or personal fitting scheme.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2003.11a
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pp.48-52
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2003
인터넷이 보편화되고 교육 분야에서도 웹을 이용한 원격 학습에 많은 연구와 기술이 개발이 이루어지고 있다. 그러나 기존의 e-learning 시스템은 학습 자원의 재사용 문제 등 여러 가지 문제점이 제시되고 있다. 본 논문에서는 학습 컨텐츠의 제작과 학습 관리 시스템의 구현에 있어 학습의 상호 작용성을 높이고 학습자의 개별적인 특성에 알맞게 지능적으로 학습을 지원할 수 있는 학습 관리 로직을 설계한다. 또한 컨텐츠의 재사용을 고려하여 시스템간 상호 운용성을 보장할 수 있는 SCORM 표준을 기반으로 한 학습관리 시스템을 설계한다.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.14
no.1
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pp.91-109
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2011
This study describes the design and development of personalized e-Tutor to facilitate e-Learning. An e-Tutor was developed to provide personalized cognitive, emotional, and social learning supports automatically and integrated into an e-learning system. Fourteen learning supports selected in this study were consisted of eight cognitive, three emotional, and three social factors respectively. Participants were 202 adult learners in corporate training environments. The result indicated that e-Tutor was perceived useful in general. Amongst three, cognitive support was perceived as the most useful. Emotional and social supports of encouraging learners and facilitating interactions among learners were also reported useful to facilitate the desired learning outcomes.
Lee, Hyong-Euk;Kim, Yong-Hwi;Lee, Tae-Youb;Park, Kwang-Hyun;Kim, Yong-Soo;Cho, Joon-Myun;Bien, Z. Zenn
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.2
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pp.244-251
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2007
Intention reading technique is essential to provide personalized services toward more convenient and human-friendly services in complex ubiquitous environment such as a smart home. If a system has knowledge about an user's intention of his/her behavioral pattern, the system can provide mote qualified and satisfactory services automatically in advance to the user's explicit command. In this sense, learning capability is considered as a key function for the intention reading technique in view of knowledge discovery. In this paper, ore introduce a personalized media control method for a possible application iii a smart home. Note that data pattern such as human behavior contains lots of inconsistent data due to limitation of feature extraction and insufficiently available features, where separable data groups are intermingled with inseparable data groups. To deal with such a data pattern, we introduce an effective engineering approach with the combination of fuzzy logic and probabilistic reasoning. The proposed learning system, which is based on IFCS (Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) algorithm, extract probabilistic fuzzy rules effectively from the given numerical training data pattern. Furthermore, an extended architectural design methodology of the learning system incorporating with the IFCS algorithm are introduced. Finally, experimental results of the media contents recommendation system are given to show the effectiveness of the proposed system.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.2
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pp.1-7
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2020
As the demand for health screening increases, there is a need for efficient design of screening items. We build machine learning models for health screening and recommend screening items to provide personalized health care service. When offline, a synthetic data set is generated based on guidelines and clinical results from institutions, and a machine learning model for each screening item is generated. When online, the recommendation server provides a recommendation list of screening items in real time using the customer's health condition and machine learning models. As a result of the performance analysis, the accuracy of the learning model was close to 100%, and server response time was less than 1 second to serve 1,000 users simultaneously. This paper provides an adaptive and automatic recommendation in response to changes in the new screening environment.
In ubiquitous environment, the analysis for student's learning behaviour is essential to provide students with personalized education. SCORM(Sharable Contents Object Reference Model), IMS LD (Instructional Management System Learning Design) standards provide the support function of learning design such as checking the progress. However, in case of applying these standards contain many problem to add or modify the contents. In this paper, We implement the system that manages the learner behaviour by hooking the event of web browser. Through all of this, HTML-based content can be recycled without any additional works and the problems by applying the standard can be improved because the store and analysis of the learning result is possible. It also supports the ubiquitous learning environment because of keeping track of the learning result in case of network disconnected.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.37
no.4
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pp.162-167
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2014
This study is to solve the public education's dilemma between the standardized education to maximize learning efficiency and the personalized education to maximize learning effectiveness, using the paradox management process. The process is based on combining the TOC (Theory Of Constraints) and TRIZ (Russian Theory of Inventive Problem Solving), which is a creative way of thinking to draw the synergic effect by pursuing simultaneously the conflicting elements. Through this research, a new concept of learning method can be suggested on a public course. Further research should be performed to develop a learning guideline based on the students' empirical study results.
Along with the transformation of the knowledge-based environment, e-learning has become a main teaching and learning method, prompting various research efforts to be conducted in this field. One major research area in e-learning involves adaptive learning systems that provide personalized learning content according to each learner's characteristics by taking into consideration a variety of learning circumstances. Active research on ontology-based adaptive learning systems has recently been conducted to provide more efficient and adaptive learning content. In this paper, we design and propose an adaptive learning system based on the concept lattice of Formal Concept Analysis (FCA) with the same objectives as those of ontology approaches. However, we are in pursuit of a system that is suitable for learning of specific domains and one that allows users to more freely and easily build their own adaptive learning systems. The proposed system automatically classifies the learning objects and concepts of an evolved domain in the structure of a concept lattice based on the relationships between the objects and concepts. In addition, the system adaptively constructs and presents the learning structure of the concept lattice according to each student's level of knowledge, learning style, learning preference and the learning state of each concept.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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