DOĞU ANADOLU BÖLGESİNDE AKILLI ÖĞRETİM SİSTEMLERİ İÇİN ÖĞRENCİ DAVRANIŞLARININ MARKOV MODELİ İLE BELİRLENMESİ

Müzeyyen Bulut Özek

Research Article

DOĞU ANADOLU BÖLGESİNDE AKILLI ÖĞRETİM SİSTEMLERİ İÇİN ÖĞRENCİ DAVRANIŞLARININ MARKOV MODELİ İLE BELİRLENMESİ

Year 2011, Volume: 9 Issue: 2, 35 - 37, 30.04.2011

Abstract

İdeal
koşullarda Akıllı Öğretim Sistemlerinde öğrenci modeli, öğrencinin performans
ve öğrenimini etkileyebilecek tüm davranış ve bilgileri kapsamalıdır. Bu
nedenle, öğrenci modelinin oluşturulması oldukça zordur. Ancak eğitimde son yapay
zeka uygulamaları, önemli gelişmelerle sonuçlanmıştır. Bu çalışmada, öğrencinin
öğretim aktivitelerine karşı olası tepkilerinin belirlenmesine yardımcı olmak
amacıyla Gizli Markov modeli önerilmekte ve önerilen
yapının avantajları irdelenmektedir.

Keywords

Akıllı Öğretim Sistemleri, Öğrenci modeli, Gizli Markov modeli

References

1. Albrecht, D.W., Zukerman, I. and Nicholson, A. E. (1999). Bayesian Models for Keyhole Plan Recognition in an Adventure Game. User Modeling and User-Adapted Interaction, 8(1-2), 5-47.
2. Conati, C., Gertner, A.S. and VanLehn, K. (2002). Using Bayesian Networks to Manage Uncertainty in Student Modeling, User Modeling and User-Adapted Interaction. 12(4), 371–417.
3. Freyberger, J., Heffernan, N.T. and Ruiz, C., (2004). Using Association Rules to Guide a Search for Best Fitting Transfer Models of Student Learning. Proc. Workshop Analyzing Student-Tutor Interaction Logs to Improve Educational Outcomes at the 7th Ann. Intelligent Tutoring Systems Conf.
4. Huang, X., Yong, J., Li, J. Ve Gao, J. (2008). Prediction of Student Actions Using Weighted Markov Models. Proceedings of 2008 IEEE International Symposium on IT in Medicine and Education.
5. Uslu, E. (2007). Gizli Markov Modeli ile Geniş Sözlüklü Sürekli Konuşma Tanıma. Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
6. Mayo, M. and Mitrovic, A. (2001). Optimizing ITS Behavior with Bayesian Networks and Decision Theory. Int’l J. AI and Education, 12, 124–153.
7. Öz, E. ve Erpolat, S. (2010). Çok Değişkenli Markov Zinciri Modeli ve Bir Uygulama. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 29(2), 577-590.
8. Sison. R., Shimura. M. (1998). Student Modeling and Machine Learning. Int’l J. AI and Education. 9, 128–158.
9. Suebnukarn, S. and Haddawy, P. (2006). A Bayesian Approach to Generating Tutorial Hints in a Collaborative Medical Problem-Based Learning System. Artificial Intelligence in Medicine. 38, 5–2.

Year 2011, Volume: 9 Issue: 2, 35 - 37, 30.04.2011

Müzeyyen Bulut Özek

Abstract

References

1. Albrecht, D.W., Zukerman, I. and Nicholson, A. E. (1999). Bayesian Models for Keyhole Plan Recognition in an Adventure Game. User Modeling and User-Adapted Interaction, 8(1-2), 5-47.
2. Conati, C., Gertner, A.S. and VanLehn, K. (2002). Using Bayesian Networks to Manage Uncertainty in Student Modeling, User Modeling and User-Adapted Interaction. 12(4), 371–417.
3. Freyberger, J., Heffernan, N.T. and Ruiz, C., (2004). Using Association Rules to Guide a Search for Best Fitting Transfer Models of Student Learning. Proc. Workshop Analyzing Student-Tutor Interaction Logs to Improve Educational Outcomes at the 7th Ann. Intelligent Tutoring Systems Conf.
4. Huang, X., Yong, J., Li, J. Ve Gao, J. (2008). Prediction of Student Actions Using Weighted Markov Models. Proceedings of 2008 IEEE International Symposium on IT in Medicine and Education.
5. Uslu, E. (2007). Gizli Markov Modeli ile Geniş Sözlüklü Sürekli Konuşma Tanıma. Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
6. Mayo, M. and Mitrovic, A. (2001). Optimizing ITS Behavior with Bayesian Networks and Decision Theory. Int’l J. AI and Education, 12, 124–153.
7. Öz, E. ve Erpolat, S. (2010). Çok Değişkenli Markov Zinciri Modeli ve Bir Uygulama. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 29(2), 577-590.
8. Sison. R., Shimura. M. (1998). Student Modeling and Machine Learning. Int’l J. AI and Education. 9, 128–158.
9. Suebnukarn, S. and Haddawy, P. (2006). A Bayesian Approach to Generating Tutorial Hints in a Collaborative Medical Problem-Based Learning System. Artificial Intelligence in Medicine. 38, 5–2.

There are 9 citations in total.

Details

Primary Language	Turkish
Journal Section	Articles
Authors	Müzeyyen Bulut Özek
Publication Date	April 30, 2011
Published in Issue	Year 2011 Volume: 9 Issue: 2

Cite

APA	Bulut Özek, M. (2011). DOĞU ANADOLU BÖLGESİNDE AKILLI ÖĞRETİM SİSTEMLERİ İÇİN ÖĞRENCİ DAVRANIŞLARININ MARKOV MODELİ İLE BELİRLENMESİ. Fırat Üniversitesi Doğu Araştırmaları Dergisi, 9(2), 35-37.
AMA	Bulut Özek M. DOĞU ANADOLU BÖLGESİNDE AKILLI ÖĞRETİM SİSTEMLERİ İÇİN ÖĞRENCİ DAVRANIŞLARININ MARKOV MODELİ İLE BELİRLENMESİ. (DAD). April 2011;9(2):35-37.
Chicago	Bulut Özek, Müzeyyen. “DOĞU ANADOLU BÖLGESİNDE AKILLI ÖĞRETİM SİSTEMLERİ İÇİN ÖĞRENCİ DAVRANIŞLARININ MARKOV MODELİ İLE BELİRLENMESİ”. Fırat Üniversitesi Doğu Araştırmaları Dergisi 9, no. 2 (April 2011): 35-37.
EndNote	Bulut Özek M (April 1, 2011) DOĞU ANADOLU BÖLGESİNDE AKILLI ÖĞRETİM SİSTEMLERİ İÇİN ÖĞRENCİ DAVRANIŞLARININ MARKOV MODELİ İLE BELİRLENMESİ. Fırat Üniversitesi Doğu Araştırmaları Dergisi 9 2 35–37.
IEEE	M. Bulut Özek, “DOĞU ANADOLU BÖLGESİNDE AKILLI ÖĞRETİM SİSTEMLERİ İÇİN ÖĞRENCİ DAVRANIŞLARININ MARKOV MODELİ İLE BELİRLENMESİ”, (DAD), vol. 9, no. 2, pp. 35–37, 2011.
ISNAD	Bulut Özek, Müzeyyen. “DOĞU ANADOLU BÖLGESİNDE AKILLI ÖĞRETİM SİSTEMLERİ İÇİN ÖĞRENCİ DAVRANIŞLARININ MARKOV MODELİ İLE BELİRLENMESİ”. Fırat Üniversitesi Doğu Araştırmaları Dergisi 9/2 (April 2011), 35-37.
JAMA	Bulut Özek M. DOĞU ANADOLU BÖLGESİNDE AKILLI ÖĞRETİM SİSTEMLERİ İÇİN ÖĞRENCİ DAVRANIŞLARININ MARKOV MODELİ İLE BELİRLENMESİ. (DAD). 2011;9:35–37.
MLA	Bulut Özek, Müzeyyen. “DOĞU ANADOLU BÖLGESİNDE AKILLI ÖĞRETİM SİSTEMLERİ İÇİN ÖĞRENCİ DAVRANIŞLARININ MARKOV MODELİ İLE BELİRLENMESİ”. Fırat Üniversitesi Doğu Araştırmaları Dergisi, vol. 9, no. 2, 2011, pp. 35-37.
Vancouver	Bulut Özek M. DOĞU ANADOLU BÖLGESİNDE AKILLI ÖĞRETİM SİSTEMLERİ İÇİN ÖĞRENCİ DAVRANIŞLARININ MARKOV MODELİ İLE BELİRLENMESİ. (DAD). 2011;9(2):35-7.