Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Giáo dục thông minh trên cơ sở trí tuệ nhân tạo giúp xác định các loại hình học tập cho sinh viên trong bối cảnh giáo dục hiện nay

Bài viết nêu lên hiện nay, chưa có công cụ phần mềm nào giúp xác định phong cách học tập từ cơ sở dữ liệu hành vi học tập của SV. Nhu cầu cấp thiết hiện nay là cần xây dựng một công cụ có thể dễ dàng cấu hình, dễ dàng truy cập và có thể sử dụng trong các môi trường học tập khác nhau, bao gồm môi trường E-learning và môi trường học tập truyền thống. Mời các bạn cùng tham khảo! | VJE Tạp chí Giáo dục Số 487 Kì 1 - 10 2020 tr 1-8 ISSN 2354-0753 GIÁO DỤC THÔNG MINH TRÊN CƠ SỞ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO GIÚP XÁC ĐỊNH CÁC LOẠI HÌNH HỌC TẬP CHO SINH VIÊN TRONG BỐI CẢNH GIÁO DỤC HIỆN NAY 1 Trường Đại học Giáo dục - Đại học Quốc gia Hà Nội Nguyễn Thị Mỹ Lộc1 2 Học viện Kỹ thuật Mật mã Hoàng Sỹ Tương2 Tác giả liên hệ Email locntm@vnu.edu.vn Article History ABSTRACT Received 05 9 2020 In present day the issue of adaptation education environment is becoming Accepted 21 9 2020 more urgen than ever. Adaptive learning systems are introduced to customize Published 05 10 2020 content and learning paths of students. These system helps students minimizing disorientation and cognitive overload problems thereby helping to optimize performance to improve the efficiency of the learning process. Keywords The current learning systems are lacking adaptivity as they offer same smart education adaptive resources for all users irrespective of their individual needs and preferences. education artificial Students learn according to their learning styles and determining these is a intelligence learning theory crucial step in making E-learning or traditional education adaptive. To model learning performance. determine learning styles learning models have been suggested in articles but there is no readily available software tool that provides the flexibility to select and implement the most suitable learning model. To fulfil this dire need a framework of a tool is proposed here which takes into consideration multiple learning models and artificial intelligence techniques for determining students learning styles. The tool would provide the facility to compare learning models to determine the most suitable one for a particular environment. The authors suggest that this tool should be deployed in a cloud computing environment to provide a scalable solution that most quickly and easily identifies learning styles for learners. It provide a scalable solution that easy and rapid .