Student Modelling on Language Teaching Based on Bayesian Networks

Selçuk ŞENER; Ali GÜNEŞ

doi:https://doi.org/10.29109/gujsc.929365

Makale detayları

Student Modelling on Language Teaching Based on Bayesian Networks

Yazarlar:

Selçuk ŞENER | Ali GÜNEŞ

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology 2021 Vol.9 Issue 2, pp.347-356

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2021

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000431190

eISSN:

2147-9526

DOI:

https://doi.org/10.29109/gujsc.929365

Özet:

 

Acquiring a reliable student model is the principal task of an Intelligent Tutoring System (ITS). A precisely defined student model is also the key term for the success of ITSs. In this paper, a study on inferring the accurate student model on language learning is offered by utilizing artificial intelligence. In addition to the general structure of an ITS, a probabilistic model for inference using Bayesian Networks is stated in the paper. Bayesian Networks are acyclic directed graphs in which nodes represent random variables and arcs represent direct probabilistic dependences among them. In this study, graphical models and structures are implemented in a general-purpose decision modelling system SMILE and its Windows user interface, GeNIe, developed at the Decision Systems Laboratory. GeNIe user interface is also used in this study to perform Influence diagrams. Influence diagrams represent decision problems and help to choose a decision alternative with the highest expected gain. Toward the end of the study, an ITS student model which is directly associated with a standard proficiency level is aimed to be developed. This model is also complemented with a domain model which incorporates language components such as grammar, vocabulary, and functions of language in different cases. At the end of the study, an evaluation of the model is performed with an experimental study and the results show that the participants worked with offered ITS model gathered close results when compared to those obtained by the participants who worked with a real tutor.

 

Güvenilir bir öğrenci modeli elde etmek, Akıllı Öğretici Sistemlerin temel görevlerindendir. Kesin olarak tanımlanmış bir öğrenci modeli de Akıllı Öğretici Sistemlerin (AÖS) başarısı için anahtar niteliğindedir. Bu makalede, dil öğretiminde doğru bir öğrenci modelinin elde edilmesine yönelik bir çalışma sunulmaktadır. Çalışmada AÖS’lerin genel yapısına ek olarak, Bayes Ağlarını kullanan olasılıksal bir çıkarım modeli gösterilmiştir. Bayes Ağları, düğümlerin rastgele değişkenleri, arkların bu düğümler arasındaki olasılıksal bağımlılıkları gösterdiği yönlü çevrimsiz çizgelerdir. Bu çalışmada, grafik modeller ve model yapıları, Decision Sytstems Laboratory’de geliştirilen genel amaçlı bir karar modelleme sistemi olan SMILE ve onun Windows işletim sistemi tabanlı kullanıcı arayüzü GeNIe'de uygulanmıştır. Çalışmada GeNIe kullanıcı arayüzü etki diyagramlarının gerçekleştirilmesi için de kullanılmıştır. Etki diyagramları karar sorunlarını ifade ederler ve beklenen en yüksek kazanca sahip bir karar alternatifi seçmeye yardımcı olurlar. Çalışmanın sonlarına doğru, standart bir yeterlilik seviyesi ile doğrudan ilişkilendirilebilen bir AÖS öğrenci modelinin geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu model aynı zamanda dilbilgisi, kelime bilgisi ve farklı durumlarda dilin kullanımı gibi dil bileşenlerini içeren bir domain modeli ile de tamamlanmıştır. Çalışmanın sonunda deneysel bir çalışma ile modelin bir değerlendirmesi yapılmış ve sonuçlar, sunulan ITS modeli ile çalışan katılımcıların gerçek bir öğretmenle çalışan katılımcılardan elde edilen başarı verilerine yakın sonuçlar elde ettiklerini göstermiştir.

Makale detayları

Student Modelling on Language Teaching Based on Bayesian Networks

Yazarlar: Selçuk ŞENER | Ali GÜNEŞ

Yayıncı: Gazi University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology 2021 Vol.9 Issue 2, pp.347-356

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 6/2021

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000431190

eISSN: 2147-9526

DOI: https://doi.org/10.29109/gujsc.929365

Sayı

Yazarlar:

Selçuk ŞENER | Ali GÜNEŞ

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology 2021 Vol.9 Issue 2, pp.347-356

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2021

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000431190

eISSN:

2147-9526

DOI:

https://doi.org/10.29109/gujsc.929365