zborník z konferencie (pdf) - Divai - Univerzita Konštantína Filozofa v ...

20
DIVAI 2007 – Dištančné vzdelávanie v Aplikovanej informatike
Obrázek 1 Model uživatele a propojení s doménovým modelem (DM).
V souvislosti s modelováním uživatele je více otevřených problémů, některé z nich, které
jsou předmětem našeho výzkumu uvádíme:
1. Inicializace modelu uživatele (tzv. cold start problem): na začátku práce se systémem
model uživatele neobsahuje dostatek informací pro efektivní přizpůsobování. Tento
problém se řeší zejména vytvořením stereotypů a rovněž manuálním zadáním
charakteristik uživatele na začátku práce. Stereotypy lze vytvořit na základě analýzy
předcházejícího používání systému jinými uživateli. Příkladem mohou být techniky
dolování asociačních pravidel v datech z modelů uživatele, které jsme využili při
doporučování příkladů programování v systému ALEA [13].
2. Reprezentace modelu uživatele plochou strukturou dvojic atribut-hodnota — pouze
tvůrce modelu zná sémantiku charakteristik, a proto je jejich znovupoužití náročné.
Tento problém částečně řeší standardy jako např. SCORM, které však nepokrývají
všechny aspekty. V tomto směru se jeví jako vhodné využití ontologií na reprezentaci
modelu uživatele [8].
3. Automatické vytvoření modelu uživatele: jde o náročné úlohy multikriteriálního
charakteru vyžadující zapojení metod a technik umělé inteligence. Příkladem může být
sledování činnosti uživatele a následné odvození charakteristik, a nebo porovnáváním
profilu uživatele s uživateli s podobnými zájmy metodami kolaborativního filtrování.
4. Oddělený model uživatele pro každou aplikaci: znemožňuje sdílení modelů uživatele,
což by zefektivnilo zejména tvorbu modelu uživatele. Sdílení je zajímavé zejména pro
doménově nezávislé charakteristiky, ale i v případě doménově závislých charakteristik
pro stejné či podobné domény. Možné řešení vychází z webových technologií a
technologií založených na webe se sémantikou, kdy se model uživatele reprezentuje
ontologií a prostřednictvím webové služby se zpřístupňuje jednotlivým aplikacím,
které poskytují obsah pro podporu vzdělávání, návrh takového systému viz [8].
5. Údržba modelu uživatele: některé charakteristiky uživatele se mohou časem měnit,
např. v souvislosti s aktivitami, které však nejsou v systému na podporu výuky
zaznamenány (student byl na přednášce, něco se naučil) nebo i v souvislosti s tím, že
po určitém čase student dříve naučenou vědomost zapomněl. Řešením je revidování
modelu uživatele např. vyhodnocováním vědomostí studenta různými prostředky,
získáváním charakteristik z jiných systémů. V souvislosti s charakteristikami
spojenými s lidskou pamětí je výhodné model lidské paměti přímo zapracovat do
modelu uživatele. Jeden možný přístup založený na využití tzv. křivky zapomínání
jsme prezentovali v [2].