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Intelligent tutoring system, Composants ITS, Intelligent tutoring system -…
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Composants ITS
Model apprenant
Les techniques d'IA peuvent être utilisées pour améliorer la capacité du modèle à fournir des recommandations personnalisées et adaptatives aux apprenants, en fonction de leurs caractéristiques individuelles et de leur comportement d'apprentissage.
Avant qu'un étudiant puisse utiliser le système ITS, un profil pour cet étudiant doit avoir été créé et stocké dans la base de données
informations telles que le nom de l'étudiant, le numéro d'étudiant, la dernière date à laquelle l'ITS a visité, le score, le niveau de difficulté, les leçons terminées
Les modèles d'étudiants représentent généralement le comportement des étudiants, qui comprend les réponses des étudiants (à des questions ou à des problèmes)
Ce modèle étudiant est appliqué au modèle domaine.
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Algorithmes
les réseaux de neurones convolutifs (CNN) (extraire des caractéristiques pertinentes à partir de données de domaine)
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les réseaux de neurones récurrents (RNN) (modéliser les interactions entre l'apprenant et le système ITS afin d'adapter les stratégies d'enseignement)
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