IZGRADNJA PAMETNEGA E-UČNEGA SISTEMA

IMPLEMENTATION OF AN INTELLIGENT E-LEARNING SYSTEM

Ana Canzutti, Osnovna šola Frana Erjavca Nova Gorica

Povzetek
V članku je predstavljena možnost uporabe umetne inteligence pri izgradnji pametnih e-učnih sistemov, ki uporabljajo individualiziran pristop. Tako lahko dosežemo večjo učinkovitost pri učenju na daljavo, saj je poglavitna prednost ravno individualiziran pristop ter »pametno« vodenje učenca po učnih poteh, ki so za njegovo pokazano znanje najprimernejše. Za izgradnjo takega e-sistema je priporočljiva uporaba metod umetne inteligence, v našem primeru so to odločitvena drevesa. S pomočjo teh je mogoče zgraditi učinkovito prilagodljivo preverjanje znanja, na podlagi katerega temelji individualiziran pristop. Druga pomembna prednost odločitvenih dreves je ta, da nam poda strukturo znanja določenega področja. S tem pa lahko ugotovimo, kako je znanje določenih pojmov povezano z znanjem drugih pojmov. S pomočjo teh dejstev je implementacija e-učnega sistema še učinkovitejša.

Ključne besede
spletni sistem, umetna inteligenca, e-učenje, odkrivanje znanja iz podatkov, odločitveno drevo, prilagodljivo preverjanje znanja

Abstract
The article presents a possible use of artificial intelligence for implementation of e-learning systems with an individualized approach. In this way we can achieve a higher level of efficiency in distance learning. The major advantage is individualized approach and “clever” leading through learning stages with the most suitable contents for the learner's knowledge. For the implementation of such an e-learning system, artificial intelligence method called decision tree is very suitable. With its help it is possible to make an adaptable test for assessment which is based on the individualized approach. The next advantage is, that decision tree gives us a structure of knowledge of a certain area. In this way we can discover possible connections between different concepts. All mentioned facts make the implementation of certain e-learning system more efficient.

Keywords
web-system, artificial intelligence, e-learning, knowledge discovery from data, decision tree, adaptable examination