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FAW @ Lange Nacht der Forschung 2016

Lange Nacht der Forschung 2016

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Personal Intelligent Learning Assistant: An Approach for Supporting Individual Learners within e-Learning Environments

Student: Hildegard Rumetshofer
Supervisor: a.Univ.-Prof. DI Dr. Wolfram Wöß
Second Reviewer: A.Univ.-Prof. DI Dr. Günther Blaschek
End: 20.12.2005

Abstract(DE)
Die Motivation dieser Arbeit basiert auf der Tatsache, dass Lernende die Optimierung ihrer Lernzufriedenheit vorwiegend von der Erreichung ihrer individuellen Lernziele abhängig machen. Deshalb sollte die Unterstützung individueller Lernerfolge primäres Ziel digitaler und inspirierender Lernumgebungen sein. Eine Forderung, welche im Zeitalter der Informationstechnologie durchaus erfüllt werden kann.

Mit den Augen eines Lernenden, bezeichnet die Phrase - was sie erwarten, werden sie erhalten - die umfassendste Anforderung an ein intelligentes e-Learning System. Mit diesem Hintergrund ergibt sich die Herausforderung für die Wissenschaft durch interdisziplinäre und forschungsorientierte Betrachtung in den drei Dimensionen Student, Bildung und Technologie. Bereits existierende Projekte werden basierend auf Kriterien dieser drei Bereiche und der Befragung ihrer Forscher vorgestellt und diskutiert. Die erhaltenen Ergebnisse erläutern, dass aktuell verfügbare e-Learning Systeme vorwiegend wissensorientiert sind, Lernende in Stereotypen unterteilen und deren individuelle Bedürfnisse vernachlässigen.

Um Lernenden jedoch auch online als Individuen begegnen zu können, bedarf es der Konstruktion individuell adaptierbarer Systeme. Deren Realisierung basiert auf der Kombination von Psychologie, Techniken der Wissensrepräsentation und Künstlicher Intelligenz. Der konzeptuelle Ansatz des persönlichen, intelligenten Lernassistenten (PILA) fußt auf den vier Techniken Individualisierung, Adaptierung, Metadaten und Intelligenz. Das von PILA erwartete, intelligente Verhalten - Adaptierung des Systemverhaltens an individuelle Charakteristika des Lernenden - wird durch mehrdimensionale semantische Landkarten realisiert. PILA wird als Agent für einen individuellen Lernenden konzipiert und bedient sich existierender Lernsysteme. Da Lernen nicht isoliert, sondern in sozialen Kontexten passiert, wird PILA ebenso in virtuelle Lernumgebungen eingebettet. Dadurch soll auch die spontane Bildung digitaler Lerngruppen ermöglicht werden.

Schließlich, wird das konzeptuelle Modell von PILA hinsichtlich der drei vorgestellten Dimensionen eingehend betrachtet und diskutiert. Es wird festgehalten, dass die Realisierung eines intelligenten e-Learning Systems, welches Lernende als Individuen betrachtet und deren Lernerfolge optimiert, durch PILA möglich und gegeben ist.

Abstract(EN)
This thesis is motivated by the fact that the optimization of learner satisfaction depends on reaching peoples' individual learning objectives. Individual learning success shall be supported by inspiring e-learning environments what can be expected in the age of information technology.

From the real-world learner's point of view, the phrase - what you want is what you get - describes the challenging requirement for an intelligent e-learning system. From the researcher's point of view, the challenge of an intelligent e-learning system requests for interdisciplinary and research-oriented elucidation in several perspectives. Therefore, student, educational, and technological criteria are introduced and discussed. With respect to this catalogue and the conducted survey entitled "criteria for intelligent e-learning environments", related research activities in educational science are presented and examined. The survey argues that current e-learning systems are primarily knowledge-specific and tend to treat learners as stereotypes instead of individuals.

However, by treating the learner as individual it is necessary to build individually adapted e-learning systems by combining educational psychology, knowledge representation techniques, and artificial intelligence. Hence, the conceptual approach for the Personal Intelligent Learning Assistant (PILA) is introduced as combination of the four sophisticated techniques individualization, adaptation, meta-data, and intelligence to treat the individual learner with respect to her personality. PILA's intelligence bases on the approach of multi-layer semantic maps implemented with help of Kohonen's self-organizing maps to adapt system behavior and requested output to individual learner characteristics. Technologically, PILA is realized as agent-based, multi-component system that serves for an individual learner as add-on to existing educational systems. As human learning happens in social contexts, PILA is as well embedded in virtual learning environments with the ambition to build up ad-hoc online learning communities.

Finally, PILA will be discussed in the light of the aforementioned three perspectives student, educational, and technological. It will be stated that it is possible to provide a conceptual approach for an intelligent e-learning system that is capable to treat its users as individual learners and to optimize their individual learning success.