Подходи за реализация на персонализация и адаптивност, използващи семантично-базирани технологии, отразени в мултимедийни дигитални библиотеки

2. Подходи за реализация на персонализация и адаптивност, използващи семантично-базирани технологии, отразени в мултимедийни дигитални библиотеки

Реализация на персонализация и адаптивност в среди за електронно обучение

Адаптивността на учебното съдържание, от своя страна, се определя от способността да се модифицират индивидуализираното за всеки потребител учебно съдържание и пътищата за достигане до определени нива на знания. Целта е да се повишат резултатите при тестове, изпити и поставени задачи върху изучавания материал. Адаптивността изисква разработката на шаблони за генериране на различни варианти на отделни учебни единици. За тази цел е съществено поддържането на различни образователни модели, които да съответстват на многообразието от учебни планове, програми и съдържание, техниките за преподаване и учене и механизмите за подкрепа и подпомагане на учащите, подчинени на ясни учебни стратегии и др.

По отношение на персонализацията на електронното обучение се прилагат следните подходи:

• 
  персонализация, контролирана от потребителите, където се изисква директен вход на потребителските нужди и предпочитания чрез попълване на въпросници или избор на опции и алтернативи;
  
• 
  персонализация, която се базира на изграден потребителски профил и мета-описания на информационното съдържание;
  

• 
  персонализация чрез търсене на корелация между потребителите, изразена чрез стойностите на атрибутите, описващи техните профили.
  

Сред тенденциите от последните години е реалното осъществяване на персонализирано обучение - обучение, при което на обучаемите са предоставени средства за „свързване на техните конкретни нужди и предпочитания с нужната информация” [Graziano et al., ‘03], базирано на утвърдените стандарти за електронно обучение, разработвани от комитети и организации по стандартизация като Dublin Core, IMS, IEEE и др.

Разработени са множество решения и реализации на персонализация и персонализирано обучение, като: персонализация на случаен принцип, персонализация според отговор на въпрос, персонализация според профила на обучаемия, персонализация чрез откриване на най-подходящи учебни обекти за дадена учебна цел, стил на учене на потребителя, знания, използвана учебна платформа, предпочитан език, персонализация с елиминиране на учебни обекти от даден курс, персонализация при търсене, филтриране на резултати, персонализирано подреждане на резултати, визуализация и др. [Paneva, ‘05] [Paneva et al., ‘06] [Pavlov&Paneva, ‘06a] [Paneva&Zhelev, ‘06]. Във връзка с процеса на адаптиране са рaзработени множество модели и алгоритми за проектиране и разработване на адаптивно учебно съдържание (виж [Даковски и др., ‘87] [Nikolova et al., ‘97] [Somova&Totkov, ‘02] [Тотков, ‘04] и [Монова-Желева, ‘05].

Разработчиците на персонализиращи и адаптиращи функционални модули в среди за електронно обучение използват утвърдените стандарти и спецификации: IEEE PAPI [IEEE PAPI, ‘02], IMS LIP [IMS LIP, ‘05], Dolog LP [Dolog, ‘04] и eduPerson (http://www.educause.edu/eduperson/) при описанието на знанието за обучаемия. Таблица 1 представя сравнение между тези модели и тяхната поддръжка на множество характеристики, важни за описанието на знанието за обучаемия.

В дисертационния труд е направен сравнителен анализ на четирите стандарта и спецификации и на негова база са представени възможни употреби в процеса на описание на знанието за обучаемия.

Персонализация и адаптивност на информационните потоци в мултимедийни дигитални библиотеки

Mултимедийните дигитални библиотеки (МДБ) са среди, които съхраняват разнообразна хипертекстово-организирана информация и осигуряват достъп до услуги за управлението на информационни ресурси, индексиране и семантично анотиране, управление на метаданни, сортиране, групиране и представяне на дигитална информация, извлечена от различни източници, семантично-базирано, контекстно-базирано и/или многокритериално търсене и др. [Pavlov&Paneva, ‘06b]. Персонализацията е осъществяване на адаптирано представяне на информационно съдържание и/или услуги, съобразено с потребителските характеристики, задачи, нужди, използвани устройства и др. (т.нар. потребителски контекст). Механизмите за осъществяване на персонализацията в МДБ поставят акценти основно върху:

• 
  персонализирано изменяне на потребителския интерфейс на средата;
  
• 
  персонализирано търсене на информационни обекти според личните характеристики на потребителя чрез използване на адаптивни и/или адаптиращи се филтри;
  
• 
  препоръчване на информационно съдържание след анализ на нуждите на потребителя;
  
• 
  адаптивност на съдържанието и услугите според определени характеристики на потребителя - ниво на знания, език и др.
  
• 
  предоставяне на информационните ресурси, групирани по различни критерии, например, жанр, период, произход, тема, изисквана медия, използвани устройства за достъп, контекст и др.
  

Основната задача е да се осигури връзката „индивид, ресурси, приемлив резултат, върнат от системата” [Smeaton&Callan, ‘05]. В [Callan et al, ‘03] работната група NSF-EU DELOS представя отчет на насоките за развитие на системите за персонализация в дигиталните библиотеки. Хенз [Henze, ‘05] описва подходи за персонализация чрез представяне на сценарии за тяхното внедряване. Кутрика и колектив предлагат персонализиране на заявки за търсене въз основа специално конструирани правила [Koutrika et al., ‘04]. Феран и колектив дискутират персонализиращи решения в дигитални библиотеки, основани на онтологии [Ferran et al., ‘05]. Дигиталната библиотека MyLibrary@LANL внедрява множество персонализиращи услуги, осигуряващи на потребителя лична среда за споделяне на уеб-ресурси с интегрирана система за препоръчване на информационни материали, механизми и средства за проверка на връзките между ресурсите, разширяващи функционалността на браузърите [Giacomo et al., ‘01].

Изводи: Понастоящем персонализиращите и адаптивни техники в средите за електронно обучение и мултимедийните дигитални библиотеки са базирани на относително прости модели. По този начин се ограничава обсегът на работа и се избягват голям брой сериозни проблеми, изискващи задълбочени изследвания. Наличните системи тепърва ще си задават въпроси, като: каква е разликата между временни и дълготрайни характеристики и изисквания на потребителя, как да се определи вида на персонализацията, кога да се поддържа краткосрочна и кога дългосрочна персонализация и адаптивност и др. Подобряването на съществуващите алгоритми частично решава такива проблеми, но са необходими цялостни нови стратегии и алгоритми, които да надскачат настоящите решения с включване на фактори като доверие, реноме, истинност, актуалност, полезност на предоставяните ресурси и с използване на по-богати дескриптивни модели на потребителите. Друго направление е развиването на механизмите за „срещане” на индивидуалните нужди, предпочитания, компетентност на потребителя с наличното информационно съдържание в средата, отчитайки фактори, влияещи както на ресурсите, така и на индивида (например, изменяемост, време, повишаване или понижаване на интереса, актуалност и прочее). Необходимо е разработване на семантично-базирани архитектури и модели за персонализиран достъп до информационните ресурси. Важно е да се отчете и взаимодействието между потребителя и средата. Фиксираните роли, които могат да бъдат изпълнявани от потребителя трябва да се заменят с по-гъвкав подход, позволяващ интеграцията на човешки и автоматични разсъждения. Съществен е и социалният ефект - комуникацията, социална интеграция, среда за споделяне на ресурси, идеи, знания и др. Отчитането на тези и търсенето на други фактори, които биха подпомогнали създаване на по-персонализирани и адаптивни среди, е задача на множество настоящи и бъдещи изследвания.

Каталог: dessi -> Desislava%20Paneva files
Desislava%20Paneva files -> Подходи за използване на технологиите на семантичния уеб

Изтегляне 0.62 Mb.

Сподели с приятели: