Etmen tabanlı zeki öğretim sistemi geliştirme - Özbek, Mehmet (My University, 2007)
ETMEN TABANLI ZEKİ ÖĞRETİM SİSTEMİ GELİŞTİRME Son yıllarda eğitimin daha kaliteli ve etkili olması için pek çok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalarda, eğitimin öğrencilerin bireysel farklılıkları göz önünde bulundurularak yapılması gerektiği vurgulanmıştır. Eğitimin bireyselleştirilmesi ile ilgili geliştirilen sistemlerden en önemlisi Zeki Öğretim Sistemleridir. Zeki öğretim sistemleri, eğitim teknolojileri ile yapay zeka tekniklerinin bir arada kullanımı ile oluşturulan sistemlerdir. Bu çalışma kapsamında, öncelikle mevcut zeki öğretim sistemleri ve bunlara ait modeller incelenmiş, bu modellerdeki eksiklikler belirlenerek bu eksiklikleri gidermeye yönelik Intelligent Teaching Machine (ITM) adı verilen bir zeki öğretim sistemi modeli geliştirilmiştir. ITM dokuz modülden oluşmaktadır. Bunlar; (1)İletişim, (2)İhtiyaç Analizi, (3)Yönlendirici, (4)Düzenleyici, (5)Bilgi Tabanı, (6)Bilgi Sağlayıcı, (7)Kurs Tasarım, (8)Değerlendirme ve (9)Rapor Üretici modülleridir. İletişim Modülü, grafik arayüzü aracılığı ile zeki öğretim sistemi ile kullanıcıların etkileşimini sağlar. İhtiyaç Analizi Modülü, öğrencinin eğitime başlamadan önceki en temel gereksinimleri olan uygun bölüm, branş, ders ve kaynakları belirler. Benzer şekilde Yönlendirici Modülü, ihtiyaç analizi modülünde belirlenen alanlara öğrencinin yönlendirilmesini sağlar. Bilgi Tabanı Modülü de öğrenciye ait kişisel bilgilerin ve eğitim süreci boyunca kullanılacak eğitim materyallerinin, anketlerin, soru ve sınavların, değerlendirme sonuçlarının ve eğitim ile ilgili kural ve parametrelerin tutulmasını sağlar. Bunlara ek olarak Düzenleyici Modülü, gerekli eğitim materyallerinin bilgi tabanından alınarak öğretim için düzenlenmesini sağlar. Bilgi Sağlayıcı Modülü, Düzenleyici Modülünden alınan ders içeriklerinin öğrenciye sunulabilecek bir içerikte olmasını sağlar. Kurs Tasarım Modülü, İhtiyaç Analizi Modülü ve Yönlendirici Modülünün belirlediği şekilde öğrenci için kişiselleştirilmiş bir eğitim tasarlar. Değerlendirme modülü, sistemde yapılacak her türlü anket, sınav işlemleri ve bunlara ilişkin değerlendirmeleri gerçekleştirir. Son olarak Rapor Üretici Modülü, başvuru işlemleri sırasında ve sınav sonuçlarına göre, İletişim Modülüne iletilecek raporları üretir. Bu tezde, önerilen modelin, ihtiyaç analizi modülüne odaklanılmıştır. Diğer modüllerin uygulama içerisinde çalışıyor oldukları varsayıldığından dolayı detayları incelenmemiş olup, bu varsayımla ihtiyaç analizi gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen sistemde bazı kararların otonom (özerk) bir şekilde alınmasını sağlayan etmenler kullanılmıştır. Mevcut Zeki Öğretim Sistemi uygulamaları incelendiğinde, öğrencinin ihtiyaçlarının analiz edilmeden eğitime başlandığı görülmüştür. Geliştirilen ITM Zeki Öğretim Sisteminde ise öğrenci öğretime başlamadan önce, öğrencinin eğitim öncesi temel ihtiyaçları belirlenip sonuçlarına göre yönlendirilme yapılmıştır. Bu şekilde sistem öğrencinin ihtiyaçları doğrultusunda bir öğretim sunduğundan öğrettiğinden öğrencinin başarı seviyesinin yükseltilmesi amaçlanmıştır. Geliştirilen ITM zeki öğretim sisteminin, zeki öğretim sistemi çalışmalarına yeni bir yaklaşım getireceği ve kullanılması durumunda eğitimin verim ve etkililiğinin artırılacağı hedeflenmiştir.

DEVELOPING AGENT BASED INTELLIGENT TUTORING SYSTEM Tutoring (Teaching) is a process that has been applied in different environments, by different people, in different knowledge domains for many centuries. The main goal of tutoring activity is to present the topic to the student in the best way possible. There have been numerous studies performed to improve the quality of tutoring; and different techniques have been applied to raise the efficiency. Computer based education is one of the methods that are utilized to make tutoring more efficient, increase the tutoring quality. This education method has become more important due to prevalent computer use. Intelligent tutoring system(s) is one of the methods to realize computer based education. Intelligent tutoring systems are developed combining teaching technologies and artificial intelligence techniques. In this study, firstly existing intelligent tutoring systems are studied. The models of existing intelligent tutoring systems and their architectures are studied and lacking points are obtained. In this thesis Intelligent Teaching Machine (ITM) intelligent tutoring system model is developed. ITM consists of nine modules: (1)Communication Module, (2)Need Analysis Module, (3)Orientation Module, (4)Editing Module, (5)Knowledge Base Module, (6)Knowledge Provider Module, (7)Course Design Module, (8)Assessment Module, (9)Report Generator Module. Communication Module provides necessary interfaces for interaction between the ITM and the student. Need Analysis Module determines the needs of the student to the system by evaluating student’s knowledge. Orientation Module determines the content of the teaching materials depending on the student’s needs. Editing Module gets the learning materials from the Knowledge Base Module and organizes them according to the student’s needs. Knowledge Base Module records the materials that will be used throughout the education process, students’ personal information, questions, exams, and assessment results. Knowledge Provider Module filters the knowledge received from Editing Module and controls whether they are ready to present for the students. Course Design Module designs individualized course for the students according to Need Analysis Module and Orientation Module. Assessment Module executes all exams and evaluations of them in the system. Report Generator Module generates the reports of application processes or exam assessment results and passes them to the Communication Module. In this thesis it is focused on need analysis module of the proposed model. Since it is supposed that the other modules are running properly in the developed prototype application, they are not studied in details. Supposing that, the needs analysis module is developed. Agent based characteristics of the system enables it to take autonomous decisions. After studying the existing intelligent tutoring systems, it is understood that, the teaching process starts without determining the student’s needs. Even though there are some examples of ITSs that perform a pre test to determine student’s level before starting teaching process, this is insufficient to obtain the student’s needs. Unlike those conventional tutoring systems, Need Analysis Module of ITM helps to determine the student’s needs and then the student starts education process. Thus students learn according to their needs via ITM. Moreover, by means of Orientation Module, the content is prepared according to the student’s learning preferences. ITM intelligent tutoring system developed in this study provides a more efficient tutoring experience. It is believed that ITM introduces a new approach to the intelligent tutoring system literature and improve the efficiency of education
Keywords: Bilgisayar Eğitimi; Bilgisayarlı Kontrol; Yapay Zeka