Обзор интеллектуальных систем для дистанционного образования, построенных на основе мультагентного подхода

Автор: Самигулина Галина Ахметовна, Нюсупов Адлет Талапович

Журнал: Проблемы информатики @problem-info

Рубрика: Прикладные информационные технологии

Статья в выпуске: 2 (35), 2017 года.

Бесплатный доступ

В статье проведен аналитический обзор но интеллектуальным системам в дистанционном образовании на основе агентно-ориентированного подхода. Показана актуальность разработки мультиагснтных систем при создании инновационных интеллектуальных технологий дистанционного обучения, основанных на применении различных подходов и системном анализе. Особое внимание уделено когнитивным агентам, у которых имеются поведенческие и эмоциональные функции взаимодействия со студентами в системе обучения. Показана важность дистанционного образования для обучающихся с различными ограниченными возможностями и перспективы их развития. Приведены основные достоинства и недостатки применения мультиагентного подхода при построении интеллектуальных систем дистанционного образования.

Еще

Интеллектуальная система, дистанционное образование, мультиагентные системы, когнитивный подход

Короткий адрес: https://readera.ru/143161637

IDR: 143161637

Список литературы Обзор интеллектуальных систем для дистанционного образования, построенных на основе мультагентного подхода

  • Tony D. Triggs Pitman, Sir Isaac (1813-1897)//Oxford Dictionary of National Biography. UK: Oxford University Press (online edition), 2014. (Electron. Res.], http://www.oxforddnb.com/index/22/101022322/
  • Тюрикова E. M. Дистанционное обучение -новая форма информационно-педагогической среды//Гуманитарный вектор. Серия: Педагогика, психология. 2013. № 33 (1). С. 72-76.
  • Захаров В. Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и определения//Известия РАН. Теория и системы управления. 1997. № 3. С. 138-145.
  • Джорж Ф. Люгер. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. Киев: Изд. дом „Вильямс", 2003.
  • Jeffrey Р. Bakken, Vladimir L. Uskov, Archana Penumatsa, Aishwarya Doddapaneni Smart Universities, Smart Classrooms and Students with Disabilities//Smart Universities, Smart Classrooms and Students with Disabilities. Switzerland: Springer International Publishing, 2016. P. 15-27.
  • Samigulina G. A., Shavakhmetova A. S. The information system of distance learning for people with impaired vision on the basis of artificial intelligence approaches//Proceedings of the II International conference on Smart Education and E-learning. Italy, Sorrento: Springer, 2015. P. 255-265.
  • Самигулина Г. А., Шаяхметова А. С. Комбинированная онтологическая модель для дистанционного обучения людей с ограниченными возможностями зрения//Проблемы информатики. Новосибирск, 2015. № 3. С. 28-35.
  • Rong, S. Application of Multi-agent in Personalized Education System//Advances in Computer Science, Environment, Ecoinformatics, and Education. Berlin: Springer-Verlag, 2011. P. 518-522.
  • Samigulina G. A., Shavakhmetova A. S. Development of the Smart-system of distance learning visually impaired people on the basis of the combined OWL model (Разработка Smart-системы дистанционного обучения людей с ограниченными возможностями зрения на основе комбинированной OWL модели)//Proceeding of the 3rd International KES Conference on Smart Education and E-learning (KES-SEEL-16). Puerto de la Cruz, Tenerife, Spain, 2016 (Springer). P. 109-118.
  • Tiago T. Primo, Andre B., Rosa, M. Vicari A Semantic Web Approach to Recommend Learning Objects//Highlights on Practical Applications of Agents and Multi-Agent Systems. Berlin: Springer-Verlag, 2013. R 340-350.
  • Paula R., Nestor D., Demetrio A. Ovalle Multi-agent System for Knowledge-Based Recommendation of Learning Objects Using Metadata Clustering//Highlights of Practical Applications of Agents, Multi-Agent Systems, and Sustainability. The PAAMS Collection. Switzerland: Springer International Publishing, 2015. P. 356-364.
  • Valdes-Pasaron S., Marquez B.Y., Gaxiola L. Knowledge and Data Engineering for Analyzing the Quality of Education Using Fuzzy Logic//Electrical Power Systems and Computers. Berlin: Springer-Verlag, 2011. P. 567-573.
  • Lian-duo Yan, Xiu-lan Ma, Li-ling Wang Intelligent Interaction System of Distance Education Based on Natural Language Matching//Advances in Future Computer and Control Systems. Berlin: Springer-Verlag, 2013. R 237-242.
  • Laura K. Allen, Danielle S. McNamara Promoting Self-Regulated Learning in an Intelligent Tutoring System for Writing//Artificial Intelligence in Education. Switzerland: Springer International Publishing, 2015. R 827-830.
  • David Wen-Shung Tai, Hui-Ju Wu, Pi-Hsiang Li A Hybrid System: Neural Network with Data Mining in an e-Learning Environment//Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems. Berlin: Springer-Verlag, 2007. P. 42-49.
  • Chin-Ling Lee, Chih-Hui Huang, Cheng-Jian Lin // Test-Sheet Composition Using Immune Algorithm for E-Learning Application // New Trends in Applied Artificial Intelligence. Berlin: Springer-Verlag, 2007. P. 823-833.
  • Fabrizio M., Giuseppe P., Domenico R., Corrado S., Giuseppe M. L. Same A Distributed Agent-Based Approach for Supporting Group Formation in P2P e-Learning//APIA 2013: Advances in Artificial Intelligence. Switzerland: Springer International Publishing, 2013. P. 312-323.
  • Ruben F., Rosanna C. A Multi-agent Model That Promotes Team-Role Balance in Computer Supported Collaborative Learning//Advances in New Technologies, Interactive Interfaces and Communicability. Berlin: Springer-Verlag, 2012. P. 85-91.
  • Xiaohan Z., Honghua X., Lin H., Shuving Z. Collaborative Learning on Multi-agent in M-Learning//Advances in Multimedia, Software Engineering and Computing. Vol. 2. Berlin: Springer-Verlag, 2012. P. 595-601.
  • Stamatis P., Panagiotopoulos I., Goumopoulos C., Kameas A. APLe: Agents for Personalized Learning in Distance Learning//Computer Supported Education. Switzerland: Springer International Publishing, 2016. P. 37-56.
  • Rong, S. Application of Multi-agent in Personalized Education System//Advances in Computer Science, Environment, Ecoinformatics, and Education. Berlin: Springer-Verlag, 2011. P. 518-522.
  • Dejan R., Kristijan K., Olivera P., Dragan R. Agent-Based Approach for Game-Based Learning Applications: Case Study in Agent-Personalized Trend in Engineering Education//Agent and MultiAgent Systems: Technologies and Applications. Switzerland: Springer International Publishing, 2015. P. 453-466.
  • Kristijan K., Ivan M., Dejan R., Petar S. Designing Intelligent Agent in Multilevel Game-Based Modules for E-Learning Computer Science Course//E-Learning Paradigms and Applications. Berlin: Springer-Verlag, 2012. P. 397-405.
  • Shuhua H., Xuemei S. The Study on University Library Information Service for Regional Characterized Economy Construction Based on Integrated Agent//Computer Supported Education. Berlin: Springer-Verlag, 2013. P. 289-294.
  • Godfrey O., Jude T. Lubega, Gilbert M., Richard O. Angole Towards an Interactive Agent-Based Approach to Real-Time Feedback (IAARF) in E-Learning System//Hybrid Learning. Berlin: Springer-Verlag, 2012. P. 317-328.
  • Wen, S. Duan, Yan, M., Lun, P. Liu, Tian, P. Dong Research on an Intelligent Distance Education System Based on Multi-agent//Proceedings of the International Conference on Information Engineering and Applications (IEA) 2012. London: Springer-Verlag, 2013. P. 579-586.
  • Ахметова Л. В. Методы когнитивного обучения: психолого-дидактический подход//Вестник Томского государственного педагогического университета. Томск: Томский государственный педагогический университет, 2009. С. 48-52.
  • Нагоев, 3. В. Методы принятия решений и управления в неструктурированных задачах на основе самоорганизующихся мультиагентных рекурсивных когнитивных архитектур: дис.. д. и. н.: 30.10.13/ФГБУН Институт информатики и проблем регионалвного управления КабардиноБалкарского научного центра РАН. Налвчик, 2013. С. 282.
  • Roger A., Jason Н., Gregory Т., Melissa D., Reza F., Franyois В., Ronald L. Using Trace Data to Examine the Complex Roles of Cognitive, Metacognitive, and Emotional Self-Regulatorv Processes During Learning with Multi-agent Systems//International Handbook of Metacognition and Learning Technologies. New York: Springer Science, 2013. P. 427-449.
  • Jingving C., Nan L., Yuanvuan L., Levuan L., Kun Z., Joanna K. A hybrid intelligence-aided approach to affect-sensitive e-learning//Computing. Wien: Springer-Verlag, 2014. P. 215-233.
  • Usef F., Philippe F., Roger N. CELTS: A Cognitive Tutoring Agent with Human-Like Learning Capabilities and Emotions//Intelligent and Adaptive Educational-Learning Systems. Berlin: Springer-Verlag, 2013. P. 339-365.
  • Chatzara К., Karagiannidis С., Stamatis D. Cognitive support embedded in self-regulated elearning systems for students with speeial learning needs/7 Education and Information Technologies. New York: Springer Science, 2014. P. 283 299.
  • Fabricc L., Nicolas G., Stcphanc G., Vincent H. Ipseitv A Laboratory for Synthesizing and Validating Artificial Cognitive Systems in Multi-agent Systems/7 Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Berlin: Springer-Verlag, 2013. P. 641-644.
  • Zalimkhan N., Olga N., Dana T. System Essence of Intelligence and Multi-agent Existential Mappings/7 Hybrid Intelligent Systems. Switzerland: Springer International Publishing, 2015. P. 67-76.
Еще
Статья научная