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研究生: 蘇冠群
Su, Kuan-Chun
論文名稱: 本體論為基之適性化動態概念學習機制研發
Development of an Ontology-based Dynamic and Adaptive Mechanism for Concept Learning
指導教授: 陳裕民
Chen, Yuh-Min
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 電機資訊學院 - 製造工程研究所
Institute of Manufacturing Engineering
論文出版年: 2007
畢業學年度: 95
語文別: 中文
論文頁數: 104
中文關鍵詞: 數位學習學習地圖規劃本體論適性化學習
外文關鍵詞: E-learning, Adaptive learning, Learning map planning, Ontology
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  • 知識經濟時代強調知識的重要性,也使得知識分享與學習的角色更受社會的重視,隨著資訊科技發展及網際網路的日益普遍,數位學習已成為新興學習模式之ㄧ,透過數位學習,不僅可提高知識的分享性與再利用性,還可突破時間與空間的限制,進行遠距離與非同步的學習。
    本研究主要探討如何透過適性化與動態規劃學習的內容來提昇數位學習之成效,且強調以人類知識建構與發展為基礎之概念學習,經由領域本體論(Domain ontology)之建立,輔助提供符合學習者之學習內容與呈現方式,並採用動態規劃學習內容演算法進行學習地圖規劃與最佳化調整,使學習者可以在有限的時間內得到較大的效益,並且減少學習上的迷失與認知負載。本研究發展一以本體論為基之適性化動態概念學習機制,主要研究項目包括:(1)以適性化、數位學習與學習理論為基礎,設計一適性化動態概念學習模式、(2)考慮適性化的需求設計Learner model、分析知識的形態設計Knowledge map、(3)針對演算法與呈現方式設計Learning map、(4)由適性化動態概念,進行學習地圖規劃演算法的設計。

    As the value of knowledge has been recognized, the importance of knowledge sharing and learning has attracted more and more attention in the age of knowledge economy. With the rapid development of information technology and internet, E-learning has become one of the promising learning models. Applying e-learning, we can not only improve knowledge sharing and reusing but also break through the restrictions of time and space, go on long distance and asynchronous learning.
    This thesis aims to promote the effectiveness of e-learning through adaptive and dynamic learning based on concept learning for human knowledge development. A domain ontology is developed as a basis to provide adaptive content and presentation to learners. In addition, a dynamic planning algorithm is proposed to adjust learning map to help learners achieve learning goals in limited time without getting lost in overwhelming knowledge and cognitive over loading.
    The objective of this thesis is to develop an ontology-based adaptive and dynamic concept learning mechanism so as to promote the effectiveness of e-learning. The objective can be obtained by:(1) designing an adaptive and dynamic concept learning model based on theories of adaptive learning and e-learning; (2) designing a learner model according to individual’s adaptive requirements; (3) designing a knowledge map through knowledge analyzing; (4) developing a learning map in consideration of content presentation; and (5) designing an adaptive and dynamic concept learning map planning algorithm to plan and adjust learning map.

    目錄 中文摘要 I ABSTRACT II 誌謝 III 目錄 IV 表目錄 VII 圖目錄 VIII 第一章 緖論 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究動機 2 1.3 研究目的 2 1.4 問題分析 2 1.5 主要研究項目 3 1.6 研究步驟 3 1.7 論文架構 7 第二章 文獻探討 8 2.1 數位學習 8 2.1.1 數位學習簡介 8 2.1.2 數位學習特性 9 2.2 適性化學習 11 2.2.1 適性化學習簡介 11 2.2.2 適性化網路學習設計 13 2.3 教學理論 14 2.3.1 蓋聶的教學理論 14 2.3.2 個別化教學 16 2.4 概念圖與學習路徑 21 2.4.1 概念圖定義 21 2.4.2 概念圖符號 21 2.4.3 學習路徑 22 2.5 本體論 24 2.5.1 本體論定義與類型 24 2.5.2 本體論之特性 25 2.5.3 本體論的語言 25 2.6 粒子群最佳化演算法 26 2.6.1 粒子群最佳化演算法之發展背景 26 2.6.2 粒子群最佳化演算法之概念原理 27 第三章 模式建構 30 3.1 以本體論為基之適性化動態概念學習模式 30 3.2 LEARNER MODEL 32 3.3 KNOWLEDGE MAP MODEL 37 3.4 LEARNING MAP MODEL 41 3.5 學習領航模式設計 43 3.6 適性化概念學習地圖規劃演算法模式設計 45 第四章 以本體論為基之適性化動態概念學習地圖規劃 47 4.1 研究使用符號與假設說明 47 4.2 適性化動態學習地圖規劃演算法架構 50 4.3 以本體論為基之適性化態動概念學習地圖規劃演算法 52 4.3.1 學習地圖內容規劃演算法 52 4.3.2 學習地圖整體規劃演算法 60 4.3.3 動態學習地圖調整演算法 73 第五章 機制設計與開發 80 5.1 機制架構設計 80 5.2 實作環境介紹 81 5.3 機制實作 83 5.3.1 演算法實例參數調整 83 5.3.2 Knowledge map建立 84 5.3.3 案例劇本描述與介面呈現 85 第六章 研究成果與未來方向 97 6.1 結論與成果 97 6.2 未來研究方向 98 表目錄 表3.1 現行的領航模式 44 表4.1 概念之相關屬性設定值 55 表4.2 基本LCP值 56 表4.3 適性化後之LCP值 57 表4.4 基本學習時間 58 表4.5 適性化後之基本時間值 59 表4.6 FITNESS值 65 表4.7 T值 67 表4.8 表 GBEST更新過程 70 表4.9 更換教材呈現方式後之T值 77 表5.1 十組概念之權重值 84 圖目錄 圖1.1 研究步驟圖 6 圖2.1 七種適性化技術 12 圖2.2 個別化教學的模式 19 圖2.3 學習者路徑導覽模式 23 圖2.4 本體論類別 24 圖3.1 適性化動態概念學習模式 31 圖3.2 LEARNER MODEL之建構程序 32 圖3.3 學習風格呈現分配圖 34 圖3.4 ER MODEL 36 圖3.5 FRAMEWORK OF ADAPTATION 37 圖3.6 SCHEMA OF KNOWLEDGE MAP 39 圖3.7 KNOWLEDGE MAP MODEL 40 圖3.8 SCHEMA OF LEARNING MAP 42 圖3.9 LEARNING MAP MODEL 43 圖3.10 學習領航模式 45 圖3.11 適性化概念學習地圖規劃演算法模式 46 圖4.1 適性化動態學習地圖規劃演算法架構 51 圖4.2 學習地圖內容規劃演算法運作流程 53 圖4.3 課程知識概念 54 圖4.4 學習地圖整體規劃演算法運作流程 61 圖4.5 初始粒子示意圖 62 圖4.6 第一個粒子之學習地圖 63 圖4.7 第五個粒子之學習地圖 64 圖4.8 替換不符合粒子示意圖(前) 68 圖4.9 替換不符合粒子示意圖(後) 69 圖4.10 第一粒子更新過程與結果示意圖 71 圖4.11 第二、九粒子突變示意圖 73 圖4.12 學習地圖調整演算法運作流程 74 圖4.13 第一粒子之學習地圖 75 圖4.14 第一粒子重新規劃之學習地圖 76 圖4.15 動態調整之學習地圖 78 圖5.1 機制架構圖 81 圖5.2 系統組態 82 圖5.3 PROTÉGÉ建立介面 85 圖5.4 學習情境流程 86 圖5.5 學習者登入 87 圖5.6 學習者資訊輸入 88 圖5.7 學習風格評量 89 圖5.8 教學風格評量 90 圖5.9 學習資訊輸入 91 圖5.10 教師知能評量 92 圖5.11 學習地圖(學習物件為主) 93 圖5.12 學習調整 94 圖5.13 學習結束判斷 95 圖5.14 學習地圖(輔助概念為主) 96

    參考文獻
    英文部份
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    校外:2007-07-11公開
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