Daugiaagentė sistema matematikos ir informatikos mokymui

Abstract

Straipsnyje siekiama išanalizuoti intelektualių daugiaagenčių sistemų mokymuisi personalizuoti vystymosi tendencijas, bei siūloma tokios sistemos architektūra. Pirma, buvo atlikta sisteminė mokslinės literatūros analizė. Antra, remiantis sistemine literatūros analize, yra suformuluoti pagrindiniai reikalavimai daugiaagenčiai sistemai mokymo personalizavimui. Trečia, yra siūloma tokios edukacines sistemos architektūra, pagrista penkiais intelektualiais agentais. Jie yra tokie: (1) studento mokymosi stiliaus identifikavimo agentas pagristas mokymosi stilių Soloman–Felder rodyklės klausimynų; (2) studento modeliavimo agentas; (3) rekomenduojantis agentas parenkantis tinkamiausius konkrečiam studentui mokymo objektus/komponentus; (4) optimalaus mokymo scenarijaus kūrimo (komponavimo) iš tinkamų komponentų agentas; (5) duomenų gavybos agentas atnaujinantis ir tikslinantis studento modelį ir personalizuotus scenarijus mokymosi proceso metu.

The paper aims to analyse application trends of intelligent multi-agent systems to personalise learning. First of all, systematic literature review was performed. Based on the systematic review analysis, the main trends on applying multi-agent systems to personalise learning were identified. Second, main requirements and components for an educational multi-agent system were formulated. Third, based on these components a model of intelligent personalized system is proposed. The system employs five intelligent agents: (1) learning styles identification software agent, (2) learner profile creation software agent, (3) pedagogical suitability software agent, (4) optimal learning units/scenarios creation software agent, and (5) learning analytics/educational data mining software agent.