Akıllı Öğrenme Nesneleri – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptıarma Ücretleri
Akıllı Öğrenme Nesneleri: Birlikte Çalışabilir Öğrenme Nesneleri Oluşturmak için Bir Aracı Yaklaşımı
Öğrenme materyallerini yeniden kullanmak, gerçek hayatta öğrenme için öğrenme ortamları tasarlamak için çok önemlidir. Öğrenme nesnelerinin yeniden kullanılabilirliği, üç ana özelliğin ürününden kaynaklanır: modülerlik, keşfedilebilirlik ve birlikte çalışabilirlik. Akıllı Öğrenme Nesneleri (ILO) adı verilen aracı mimarilerine dayalı olarak oluşturulmuş öğrenme nesneleri önerdik. Bu makale, öğrenme nesneleri, öğrenme yönetim sistemleri (ÖYS) ve pedagojik ajanlar arasındaki birlikte çalışabilirliği geliştirmek için ILO yaklaşımının nasıl kullanılabileceğini tartışmaktadır.
Bu makale, öğrenme nesnesi teknolojisini ve çok etmenli sistemler yaklaşımını entegre ederek etmen tabanlı öğrenme ortamlarında öğrenme nesneleri arasındaki birlikte çalışabilirliğin iyileştirilmesini ele almaktadır. Downes Mohan & Brook ve Sosteric & Hesemeier’e göre, bir öğrenme nesnesi, farklı kurslarda veya farklı durumlarda birkaç kez kullanılabilen bir öğrenme içeriği parçasıdır.
Downes’e göre, e-öğrenme için eğitim materyalleri geliştirmenin maliyeti büyük olabilir, ancak ilgili dersler öğretilirse konu benzerdir ve eğitim materyali geliştirmenin maliyeti paylaşılabilir. Öğrenme nesnesi yaklaşımı, e-öğrenme kursları geliştirmek için gereken süreyi ve maliyeti önemli ölçüde azaltmayı vaat ediyor. Öğrenme ortamları oluşturmak için yeniden kullanılabilir öğrenme nesnelerinin kullanılması hızı, esnekliği ve ekonomiyi geliştirir.
Bir öğrenme nesnesi, yeniden kullanılabilmesi için modüler, keşfedilebilir ve birlikte çalışabilir olmalıdır. Bu özellikleri elde etmek ve öğrenme nesnelerinin verimliliğini, etkinliğini ve yeniden kullanılabilirliğini geliştirmek için birçok kişi büyük çaba harcamıştır. Ana odak standardizasyon olmuştur. IMS Global Learning Consortium, IEEE, ARIADNE ve CanCore gibi kuruluşlar, metadata (veri hakkındaki veriler) olarak adlandırılan indeksleme standartlarını tanımlayarak önemli ölçüde katkıda bulunmuştur. Meta veriler, öğrenme nesnesinin ne hakkında olduğunu, nasıl aranacağını, erişileceğini ve tanımlanacağını ve eğitim içeriğinin belirli bir talebe göre nasıl alınacağını açıklayan bilgileri içerir.
Mohan ve Brooks [10] mevcut öğrenme nesnelerinin bazı sınırlamalarına dikkat çekiyor. Onlara göre, bir öğretim tasarımcısı büyük miktarda öğrenme nesnesini dikkatlice incelemelidir. Doğru nesneyi bulma görevi oldukça zaman alıcı olabilir ve öğrenme nesnesi meta verileri, pedagojik kararları desteklemede çok yararlı değildir.
Öte yandan, akıllı öğrenme ortamlarındaki (ILE) son teknoloji, çok etmenli paradigmaya dayalı mimarilerin kullanımına işaret etmektedir. Çoklu etmen yaklaşımını kullanmak, daha hızlı, daha çok yönlü ve daha düşük maliyetli sistemlerle sonuçlanabilir. Pedagojik sistemleri oluşturan aracıların yeniden kullanılabilirliğini sağlamanın yararlı bir yolu olarak akıllı öğrenme nesnesi (ILO) yaklaşımını önerdik.
Yapay zeka Nedir
Yapay zeka öğrenmesi Nedir
Yapay Öğrenme
Makine öğrenmesi
Yapay öğrenme işlem sırası
Yapay Öğrenme Nedir
Yapay zeka bileşenleri
Yapay zeka neler yapabilir
Akıllı Öğrenme Nesneleri
Akıllı bir öğrenme nesnesi (ILO), öğrenme nesnelerinin eskiden yaptığı gibi öğrencilere öğrenme deneyimlerini tanıtan bir aracıdır. Bu nedenle, bir ILO, etmen paradigması aracılığıyla oluşturulmuş bir öğrenme nesnesi olarak görülebilir. Bu yaklaşımın teknolojik temeli, öğrenme nesneleri ve çok etmenli sistemler için teknolojilerin birleşimidir.
Bir öğrenme nesnesi olarak, akıllı bir öğrenme nesnesi yeniden kullanılabilir olmalıdır. Yeniden kullanılabilirlik üç özelliğin sonucu olarak verilir: birlikte çalışabilirlik, keşfedilebilirlik ve modülerlik. Bir öğrenme nesnesi yaklaşımında, öğrenme nesnesinin pedagojik içeriğini tanımlayarak keşfedilebilirlik sağlamak için meta veriler kullanılır. ILO’da keşfedilebilirlik özelliğini etkinleştirmek için IEEE 1484.12.1 Öğrenme Nesnesi Meta Verileri Standardını benimsedik.
İyi bir pedagojik proje ile öğrenme nesnelerinin modülerliğine ulaşılabilir. Bir ILO’nun pedagojik görevinin tasarımı, bazı konu uzmanlarının ve pedagojik uzmanların uzmanlığına göre yapılmalıdır. Bazı birlikte çalışabilirlik, iyi bilinen standartların kullanılmasıyla sağlanabilir. Bu nedenle, iki öğrenme hedefi standardı benimsedik: a) IEEE 1484.12.1 Öğrenme Nesnesi Meta Verileri Standardı; ve, b) IEEE 1484.11.1 Öğrenme Teknolojisi Standardı — İçerik Nesnesi İletişimi için Veri Modeli.
1484.11.1 standardı, öğrenme nesnelerinin Öğrenme Yönetim Sistemleri (LMS) ile iletişimi için tanımlanmıştır. Bu standardı ILO’lar arasındaki etkileşimlerde kullanıyoruz.
Ajanlar arasında birlikte çalışabilirliği sağlamak için FIP A [4] tarafından tanımlanan kavramları benimsedik. FIP A, çok etmenli sistemler için birlikte çalışabilirliği sağlamak için standartları tanımlayan bir organizasyondur. FIPA’nın temel kaygısı, temsilciler arasındaki iletişimi sağlamak için standartların tanımlanmasıdır. Aracılar arasında birlikte çalışabilirlik için iyi tanımlanmış bir iletişim çerçevesi hayati önem taşır. Bu referans modelini, ILO’lar için bir iletişim çerçevesi tanımlamak için kullandık. ILO’lar birbirleriyle iletişim kurmak için bu çerçeveyi kullanmalıdır.
ILO Çoklu Aracı Mimarisi
ILO mimarisi üç tür aracıyı kapsar. Akıllı Öğrenme Nesnesi Aracıları, öğrenme nesneleri rolünü oynamaktan sorumludur. Aynı öğrenme nesneleri anlamında öğrenciler için öğrenme deneyimleri üretirler. LMS Aracıları, öğrenme yönetim sistemlerinin soyutlamalarıdır.
Bir bütün olarak öğrenme ortamını içeren idari ve pedagojik görevlerle uğraşmaktan, öğrenciler için ILO’lara erişim sağlamaktan ve öğrenciler hakkında bilgi depolamaktan sorumludurlar. ILOR Aracıları, öğrenme nesnesi havuz sistemlerinin soyutlarıdır. Bir kullanıcının veya aracının ILO’ları bulmasına izin vermek için verileri depolamaktan sorumludurlar. Şekil 1, önerilen aracı toplumu göstermektedir.
Öğrenciler, öğrenme deneyimleri yaşamak için ÖYS aracısı ile etkileşime girer. LMS aracısı, ILOR aracısından uygun ILO’yu aramasını ister. ILO daha sonra öğrenciler için öğrenme deneyimleri oluşturmaktan sorumludur. Tüm bu iletişimler, FIPA-ACL kullanılarak mesaj alışverişi ile gerçekleştirilir.
Vaka Analizi
ILO’ları olabildiğince kolay oluşturmak için tasarlanmış bir dizi Java sınıfından oluşan genişletilmiş bir FIPA çerçevesi geliştirdik ve bu çerçeveyi Lucas tarafından tanımlanan aracı tabanlı öğrenme ortamına uyguladık. Böyle bir sistem, özel bir hesap makinesi rolünü oynayan bir ILO ve ilköğretim öğrencilerinin çoğullamanın bazı temel matematiksel özelliklerini öğrenmelerine yardımcı olmak için animasyonlu bir öğretmen rolünü oynayan bir animasyonlu pedagojik ajandan oluşur. Animasyonlu pedagojik ajan bir ÖYS gibi çalışır ve hesaplayıcı pedagojik ajan tipik bir ILO’dur. İki ajan arasındaki iletişim, FIPA iletişim çerçevesi kullanılarak gerçekleştirilir.
Makine öğrenmesi Yapay Öğrenme Yapay öğrenme işlem sırası Yapay Öğrenme Nedir Yapay zeka bileşenleri Yapay zeka Nedir Yapay zeka neler yapabilir Yapay zeka öğrenmesi Nedir