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研究生: 蔡明輝
Tsai-Ming Hui
論文名稱: 具題目推薦之VB程式學習輔助系統對高中生電腦學科成就之影響
Research about the Computer Science Grades of students in Senior high school on Learning Assistant System for VB with Problem push delivery
指導教授: 陳國棟
Gwo-Dong Chen
口試委員:
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 資訊電機學院 - 資訊工程學系在職專班
Executive Master of Computer Science & Information Engineering
畢業學年度: 93
語文別: 中文
論文頁數: 50
中文關鍵詞: 學習者模式學習狀態預測BBN預測模組解題指引模組題目推薦
外文關鍵詞: student model, problem push-delivery, prediction model using BBN, solving guidance model, prediction of student''s status
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  • 目前高中電腦課程中常採用的教學方法,是在電腦教室使用”廣播教學”的方式,將教師的畫面廣播到所有學生的螢幕,雖然此種教學方法比傳統教室上課的方式更容易讓學生了解,但因缺乏互動,學生有可能跟不上教師的進度,或可能對程式語言的語法還不夠熟悉、語意還未完全理解,但教師已將畫面做了切換或進行下一進度,因而形成學生的學習障礙。
    在這篇論文中,以題目推薦與解題指引為基礎的學習輔助系統,希望可以幫助學生學習,並且透過學習者模式與課程概念圖的結合,記錄學生在課程概念的”知識”與”運用”上的程度,進而提供適性化的案例以供學生學習。我們著力於建構學習者模式中的兩個模組,(1)學習狀態預測模組:透過建立Bayesian Belief Network 的工具,將學生的學習活動及學習成果等學習變數以Bayesian Belief Network 的形式表示而成的預測模型(2)解題指引模組:包含文字比對與答題指引,針對學生在網站上所進行的練習提供適切的互動。
    本論文所建構的學習者模式可以做到(1)預測學生可能需要的題目並提供學生練習以強化其學習效果,(2)幫助學生掌控學習進度,藉由題目的推薦,主動提醒學生後續的學習進程,(3)幫助老師從學生的學習活動中即時預測學生的學習狀況,若發現學習成果可能不佳的學生,老師可即早給予輔助。


    abc

    第 一 章 緒論...............................................1 1-1 研究背景與動機.........................................................................1 1-2 目標..............................................................................................2 1-3 問題與對策..................................................................................3 1-4 論文結構......................................................................................5 第 二 章 相關研究與技術.....................................6 2-1 Bayesian Belief Network...............................................................6 2-1-1 Bayesian Belief Network 簡介......................................6 2-1-2 Bayesian Belief Network 的用途................................7 2-1-3 使用 Bayesian Belief Network 的原因.......................8 2-1-4 操作 Bayesian Belief Network 的工具.......................9 2-2 學習者模式................................................................................10 2-3 課程概念圖................................................................................11 2-4 相關論文整理............................................................................11 2-4-1 學習理論相關論文...........................................................11 2-4-2 題目推薦相關的論文.......................................................12 第 三 章 題目推薦與解題指引系統............................13 3-1 課程概念圖的建立....................................................................14 3-2 學習者模式的建立....................................................................15 3-2-1 Student Table(學生學習狀態記錄表).........................15 3-2-2 Case Table(案例資料表)................................................16 3-2-3 Practice Table(練習題資料表)...................................17 3-3 建構題目推薦系統....................................................................18 3-3-1 建立BBN(Bayesian Belief Network)之結構...............18 3-3-2 使用BBN結構推薦題目....................................................20 3-4 建構解題目指引系統.................................................................21 3-4-1 文字比對模組...................................................................21 3-4-2 答題支援模組...................................................................23 第 四 章 系統實作..........................................25 4-1 環境與平台................................................................................25 4-2 系統實作與功能模組................................................................25 4-2-1 題目推薦系統實作..........................................................26 4-2-2 解題指引系統實作..........................................................32 第 五 章 實驗分析與討論....................................37 5-1 實驗對象與實驗設計................................................................37 5-1-1 題目推薦系統實作..........................................................26 5-1-2 解題指引系統實作..........................................................32 5-2 實驗結果統計與分析...............................................................38 5-3 實驗結果討論...........................................................................41 第 六 章 結論..............................................44 參考文獻..................................................46 附錄一(問卷調查表).........................................48 附錄二(訪談記錄).........................................49

    [1] 陳國棟,劉寶鈞,張智凱, “建立於全球資訊網上之虛擬教室之討論系統“ The 5th International Conference on Computer Assisted Instruction pp.16-23,1996。
    [2] 李良一,“網路期刊評量系統:建構合於規範的邊際參與環境及作品集評量系統。,國立中央大學資訊工程研究所碩士論文,2002。
    [3] 呂靜芳,“由網站行為歷程以貝式學習建立學習者模式之引導系統”,國立中央大學資訊工程研究所碩士論文,1999。
    [4] 倪家祥,“以網站行為的歷程建立具時間性學習者模式”,國立中央大學資訊工程研究所碩士論文,2001。
    [5] 徐龍凱,“改善學生自知能力並提升學習成效之行動式學習系統”,國立中央大學資訊工程研究所碩士論文,2001。
    [6] 陳淑芬、張國恩(民86),"概念構圖式學習系統",國立台灣師範大學資訊教育研究所碩士論文,國立台灣師範大學。
    [7] 鄭廉勳,“適性化的使用者模組案例式學習知識庫”,國立中央大學資訊工程研究所碩士論文,2002。
    [8] BKD (Bayesian Knowledge Discoverer) develop by Knowledge Media Institute of The Open University at http://kmi.open.ac.uk/projects/bkd
    [9] Burton, R. B., Diagnosing bugs in a simple procedural skill. In D.Sleeman & J. S. Brown(Eds.), Intelligent Tutoring Systems, London: Academic Press,1982.
    [10] Chi, M.T.H, R. Glaser and E. Rees, Expertise in problem solving. In R.J. Sternberg(Ed.) Advances in the Psychology of Human Intelligence, Vol. 1,1982.
    [11] Conati, C., A. Gertner, K. VanLehn, and M. Druzdzel. On-Line Student Modeling for Coached Problem Solving Using Bayesian Networks. In proceedings of the 6th International Conference on User Modeling, pp. 231-242, 1997.
    [12] Cooper, G. F., Current research directions in the development of expert systems based on belief networks. Applied Stochastic Models and Data Analysis, vol. 5, No. 1, pp. 39-52, 1989
    [13] Fletcher, J.D., Modeling of learner in computer-based instruction, Journal of Computer-Based Instruction, vol. 1, pp. 118-126, 1975.
    [14] Gürer, D. W., M. desJardins, and M. Schlager. Representing a Student''s Learning States and Transitions. In the 1995 AAAI Spring Symposium on Representing Mental States and Mechanisms, Stanford, CA; published as a AAAI technical report
    [15] Jiawei Han, Micheline Kamber, Data Mining : Concepts and Techniques, MORGAN KAUFMANN PUBLISHERS , 2001
    [16] John R. Anderson,“Problem solving and learning”, American Psychologist Vol.48, No.1.35-44 Jan 1993。
    [17] Marco Ramoni, Paola Sebastiani, “Knowledge Discovery in Databases Using Bayesian Networks”, SGES Evening Lecture, June 1999.
    [18] Merseth, K. K. (1991). The case for cases in teacher education. Washington, DC: AACTE.
    [19] Merseth, K. K. (1992). Cases for decision making in teacher education. In J. H. Shulman (Ed.), Case methods in teacher education (pp.50-63). NY: Teacher College, Columbia University.
    [20] MSBN(Microsoft Belief Network Tools) develop by Microsoft at http://www.research.microsoft.com/research/dtg/msbn/
    [21] Tom M. Mitchell , Machine Learning , McGRAW-HILL INTERNATIONAL EDITIONS,1997
    [22] Raluca Budiu, John R. Anderson,“Interpretation-Based Processing: A Unified Theory of Semantic Sentence Comprehension”, VOLUME 28, NUMBER 1 - JANUARY-FEBRUARY, 2004

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