Содержание
Интеллектуальные тьюторские системы (ИТС) предоставляют преимущества обучения тет-а-тет в автоматическом режиме и с минимальными затратами, помня об их междисциплинарной природе. Задачей по-прежнему остаётся передача компьютеру опыта, навыков и способов действия человека тьютора, преодолевая пространство, время, социо-экономические ограничения и ограничения окружающей обстановки. ИТС становится формой развёртывания этого вопроса и является объектом всё большего количества научных исследований. ИТС является результатом раннего компьютерного обучения или ЦАИ модели (computer-aided instruction – компьютерное обучение), которую обычно относят к системам, основанным на фреймах с жёстко-закодированными ссылками, то есть гипертексте с учебной целью.
Выдержка из текста
Интеллектуальная тьюторская система, использующая гибридную экспертную систему с речевой моделью в нейронных сетях
Аннотация – многие из интеллектуальных тьюторских систем, которые были разработаны в течение последних 20 лет, доказали, что могут быть достаточно успешными, особенно в областях математики, естественных наук и высоких технологий. Они создают значительные учебные преимущества во внеучебной окружающей обстановке. Они способны завладевать вниманием большинства студентов и заинтересовывать их в течение нескольких часов. Целью данной работы является установить некоторые характеристики, свойства и функции, которые должна обеспечить ИТС (интеллектуальная тьюторская система) в сочетании с речевым аппаратом, а так же определить какие возможные содействия могут осуществить разные области исследований, предлагая в различных предметных областях и междисциплинарные фреймворки для решения исследований в этой области.
Список использованной литературы
R. Venkatesh, E. R. Naganathan, N. Uma Maheswari. Intelligent Tutoring System Using Hybrid Expert System With Speech Model in Neural Networks. – International Journal of Computer Theory and Engineering vol. 2, no. 1, 2010. – PP. 12-16.