Semantic Advisor-Assisting Framework to Select Learning Materials
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,848
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICELEARNING06_007
تاریخ نمایه سازی: 30 مرداد 1391
چکیده مقاله:
Selecting appropriate educational documents among enormous existing contents turns advisors into making use of some automatic content assessment systems. There exist various content assessment methods which usually consider at least one of syntactic, semantic and structural perspectives through information retrieval or machine learning algorithms. In this paper, a framework for assessing learning materials based on analytical, combinational learning algorithms is represented that is capable of assisting advisors in their selection for recommending those contents to students. The focus of proposed framework is on determining required fitness in educational summaries by semantic rules. The proposed framework is examined on a dataset of summaries and compared to the expert’s assessment on the same learning materials. The comparison results reveal that the proposed semantic advisor-assisting framework was successful in almost 70% of cases.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Maryam Tayefeh Mahmoudi
School of ECE, College of Engineering, University of Tehran, Iran, Knowledge Management & E-Organizations Group, IT Research Faculty, Research Institute for ICT,
Koushyar Rajavi
School of ECE, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
Fattaneh Taghiyareh
School of ECE, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
Fatemeh Shokri
School of ECE, College of Engineering, University of Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :