Hiper Ortamların Kullanımı – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Hiper Ortamların Kullanımı

Uyarlanabilir hiper ortam öğrenme ortamları, bir öğrenme alanı boyunca en iyi yolu önermek için geçmişe dayalı, bilgiye dayalı ve ön koşula dayalı uyarlanabilir bağlantı ek açıklamalarını kullanır. Uyarlanabilir gezinme desteği, doğrudan rehberlik, uyarlanabilir bağlantı sıralama, uyarlanabilir bağlantı gizleme, kaldırma veya devre dışı bırakma gibi teknikleri kullanarak belirli bir öğrencinin erişebileceği bağlantıları ayarlar.

Uyarlanabilir içindekiler, bilinen ve gerekli kavramlar, uyarlanabilir içerik sayfaları ve bir sayfanın eğitim durumu hakkında uyarlanabilir mesajlar (örneğin, sayfanın henüz öğrenilmeye hazır olmadığı uyarısı) sağlanır.

Kullanıcı alanı uzmanlığının seviyeleri genellikle geleneksel kullanıcı modellerinin bilgi bileşeniyle temsil edilir. Alana özgü bilgi, öğrenme süreçlerini doğrudan etkileyen önemli bir faktör olduğundan, genellikle çoğu öğrenci modeline dahil edilir. Bununla birlikte, modellenme şekli ve modellerin ayrıntı düzeyi önemli ölçüde farklılık gösterir.

Çoğu durumda, birkaç kavram için birkaç sayısal veya kategorik değer (örneğin, yüksek, orta, düşük seviyeler veya bilgi yok; veya sadece Boolean evet veya hayır) kullanan oldukça kaba taneli temsillerdir. Birçok değere izin veren sistemler bile (örneğin, 0’dan 100’e kadar yüzde değerleri), gerçek uyarlama sürecinde yalnızca birkaç ayrı seviye kullanır.

Kullanıcı bilgisi ile ilgili ilk bilgiler genellikle ilk oturumun başındaki testlerden elde edilir veya varsayılan değerler olarak ayarlanır. Daha sonra sistem, doğrudan değerlendirme testlerine veya öğrenci eylemlerinin geçmişine (ör. görev çözümleri sırasında yeniden deneme sayısı, yardım talebi sayısı vb.) dayalı olarak kullanıcı modelindeki bilgi düzeyini günceller. Uyarlama modeli daha sonra multimedya sunumlarını bireysel kullanıcılar için ayarlamak için güncellenmiş bilgi düzeylerini kullanır.

Kullanıcı modellerindeki bilgilerin doğruluğu, uyarlanabilir ortamların kalitesini etkileyen tanımlayıcı faktörlerden biridir. Uyarlanabilir hiper ortam (ve multimedya) ortamları için kullanıcı modellerinin iyileştirilmesinin önemli bir yönü, kullanıcı yeterliliğinin doğasını ve düzeylerini daha kesin bir şekilde yakalayan daha zengin ve teşhis açısından daha bilgilendirici modeller oluşturmaktır.

Geleneksel (çoğunlukla çoktan seçmeli) testleri ve fare tıklamalarının izleme dizilerini kullanmak, oldukça sınırlı teşhis bilgisi kaynakları sağlar. Sunulan problemlere yönelik öğrenci çözümlerinin analizi, genellikle, bu cevapların gerçekte nasıl elde edildiğine dair ayrıntıları dikkate almadan, bu problemlere verilen nihai cevaplarla ilgilenir.

Sistemle kullanıcı etkileşimlerinin izlenmesinden elde edilen veriler genellikle kesin değildir, eksiktir ve belirsizdir. Modern yapay zeka yaklaşımlarını ve yöntemlerini (ör. makine öğrenimi, Bayes çıkarım ağları, sinir ağları vb.) uygulamak, uyarlanabilir teknolojilerin kesinliğini artırmaya yardımcı olabilir.

Örneğin, akıllı çözüm analizleri, bilgi ve becerinin eksik veya kusurlu bileşenlerini teşhis edebilir ve öğrencilere daha doğru geri bildirim ve destek sağlayabilir. Öte yandan, kullanıcı modellerinin oluşturulmasında kullanılan geleneksel değerlendirme yöntemlerinin yerini alacak yeni bilişsel teşhis teknikleri geliştirilerek uyarlanabilir ortamların kalitesi de iyileştirilebilir. 

Hiper Ne Demek TDK
Hiper Ne Demek tıp
Hiper ordu ne demek
Hipo Ne Demek
Hipermarket ne demek
Hiper insan ne demek
Hipermetin nedir
Hypertext ne demek

Multimedyayı Kullanıcı Uzmanlık Düzeylerine Uyarlamak için Hızlı Teşhis Yöntemi

Uzmanlık araştırması, yeterlilik düzeylerini değerlendirirken alana özgü organize bilgi yapılarını teşhis etmenin önemini vurgulamaktadır. Geleneksel bilgi değerlendirme yöntemleri genellikle uzundur ve farklı bilgi edinme düzeylerini hızlı bir şekilde teşhis etme yetenekleri açısından sınırlıdır. Multimedya formatlarının dinamik olarak değişen uzmanlık seviyelerine gerçek zamanlı, çevrimiçi uyarlanması için uygun değildirler.

Bilişsel laboratuvar çalışmalarında kullanılan mevcut bilişsel teşhis yöntemleri (örneğin, eşzamanlı ve geriye dönük raporlama, gözlemler, vb.), çok zaman alıcı oldukları için uyarlanabilir dijital multimedya ortamlarında kullanıcı performansının gerçek zamanlı izlenmesi için uygun değildir. Bu nedenle, kullanıcıya özel multimedya ortamları için uyarlamalı prosedürlerde kullanılmak üzere uygun, bilişsel yönelimli teşhis yöntemleri mevcut değildir.

Kullanıcıların bilgi bankası içeriğine doğrudan erişilemedi. Genellikle, çeşitli bilişsel etkinliklerin (örneğin test problemini çözme) sonuçlarından bu bilgiyle ilgili bazı kanıtlar elde edebilir ve altta yatan olası bilişsel yapılar hakkında olasılıksal çıkarımlar yapabiliriz.

Bu kanıt birçok durumda yetersiz olabilir. Örneğin, öğrencilerin bir dizi test problemine verdiği cevaplar, bu problemlerin acemi benzeri arama yaklaşımları kullanılarak mı yoksa uygun çözüm prosedürleri bilgisine dayalı uzman benzeri bir yöntemle mi ilgilidir?  (veya ikinci durumda, hangi düzeyde bilgi uygulandığı).

Bir soruna veya duruma yaklaşırken bireylerin bilgi yapılarını kullanımlarının anlık izlerini hızla kaydedebilseydik, bilişsel teşhiste daha iyisini yapabilirdik. Bu yöntemin teşhis gücü, eşzamanlı raporlama veya sesli düşünme teşhis tekniklerine yaklaşabilir; ancak, çok daha kısa bir zaman ölçeğinde çalışabilir.

Halihazırda etkinleştirilmiş bilgi yapılarının hızlı bir şekilde izlenmesi, temel olarak çalışan belleğin veya daha doğrusu LTWM’nin içeriğine erişmek ve bunları izlemek anlamına gelir, çünkü bilgiye dayalı bilişsel performansı teşhis ediyoruz.

Bu nedenle, kullanıcı uzmanlık düzeylerini gerçek zamanlı olarak değerlendirmek için, karmaşık bilişsel etkinlikler sırasında LTWM içeriğini hızlı bir şekilde teşhis etmemiz gerekebilir. Bu yaklaşımla, uzun süreli bellekte tutulan bilgi tabanının ilgili bileşenlerini belirlemek için LTWM özellikleri kullanılır.

Genel olarak, bilgi sunum formatlarını bir alandaki değişen kullanıcı yeterliliği seviyelerine göre sürekli ve dinamik olarak uyarlarlarsa, multimedya sunumlarının bilişsel olarak daha verimli olabileceğini önermek mümkündür.

Kullanıcılar bir göreve yaklaşırken veya bir sorunu çözerken, uzun süreli çalışma belleği içeriğinin anlık izlerine dayanan uygun şekilde oluşturulmuş hızlı teşhis yöntemleri, alandaki uzmanlık düzeylerini dinamik olarak izlemek için kullanılabilir. Uzmanlığın ters etkisinden türetilen bilişsel yükü optimize etmeye yönelik ilkelerle birlikte hızlı bilişsel tanı, etkili uyarlanabilir prosedürler sağlayabilir.

Uygun hızlı bilişsel teşhis tekniklerinin geliştirilmesi, bu uyarlanabilir multimedya metodolojisinin uygulanmasındaki kilit görevdir. Daha önce bahsedildiği gibi, uzun süreli bellek yapıları, bilgiye dayalı bilişsel faaliyetler sırasındaki performansımızın özelliklerini tanımlar.

Bir kişi tanıdık bir alanda bir görevle karşı karşıyaysa ve bu göreve yönelik yaklaşımı mevcut bilgi yapılarına dayanıyorsa, bu yapılar hızla etkinleştirilecek ve kişinin çalışma belleğine getirilecektir. Karşılık gelen bir LTWM yapısı oluşturulacaktır.

Bu LTWM yapıları, pratik olarak kullanılabilir bir teşhis prosedürü için yeterli zamanı sağlamak üzere dayanıklı ve parazite karşı korumalıdır. Belleğin anlık içeriğini, karşılık gelen bilişsel işlemlerin bir salisesi içinde yakalamaya gerek yoktur.

Mevcut zaman, görev yanıtlarını uygun bir formatta kaydetmek veya başka bir şekilde kaydetmek için yeterli olabilir. Bu teşhis yaklaşımının genel fikri, bir kişinin karşılaştığı bir göreve veya duruma hızla geri getirme ve uygulama yeteneğine sahip olduğu (eğer varsa) organize bilgi yapılarının en yüksek seviyesini belirlemektir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör