Intelligente Lehr- und Ausbildungssystemen

Diplomarbeitsthema:

Untersuchung und Anwendung komplexer numerischer Formalismen für die Schülermodellierung in Intelligenten Lehr- und Ausbildungssystemen (ITS)


Kurzbeschreibung:


Der am Institut für Technische Informatik erstellte Dynamic Courseware Generator (DCG) verwendet für die Modellierung des Studenten bisher einen einfachen probabilistischen Ansatz.

Im Bereich der Benutzer- und Studentenmodellierung in KI-Systemen allgemein und in Intelligent Tutoring Systems im Besonderen können aber auch komplexere numerische Formalismen verwendet werden, u.a. Bayesian Belief Networks, Dempster-Shafer Theory of Evidence und Fuzzy Logic. Die Anwendung dieser und ähnlicher Formalismen im DCG soll untersucht und ein geeigneter Ansatz implementiert werden.

Ziele:
Überblick über numerische Formalismen zur Modellierung von Vagheit und Unsicherheit (Literatur-Recherche!);
Untersuchung numerischer Ansätze im Bereich Benutzermodellierung;
Vergleich der Formalismen im Hinblick auf Anwendung in ITS;
Auswahl eines geeigneten Ansatzes (begründet!);
Implementation im DCG (Plattform: Windows-PC).

Ansprechpartner und Betreuung: Andreas Köster , Zimmer 1511 Gebäude 41/500,

Tel. (089) 6004-3399, E-Mail: andreas.koester@unibw.de