Transcript 模糊數學期末報告
第12組 組員: 596360617莊敦貴 597360119陳冠伶 597360418張銘杉 497300615陳威志 599080610謝金鳳 2015/4/9 1 2015/4/9 G.N. Vavoula 把行動學習分三部分 1.學習的移動性 2.身在不同的生活空間 3.時間因素 行動學習主要探討的議題有 1.課程規劃 2.教材製作 3.學習載具 4.個人化學習等 2 研究者 特性 C.M. Chen 照學習者的回饋資訊， 1.考慮課程的難易度 、學習 作學習路徑修正。 者的能力及學習過程中課程 觀念的連貫性。 2.可即時調整合適的學習路 徑。 1.選項太少，回饋資訊無法完 全表達學習者意思。 2.課程困難度指標可能不很準 確。 G.Acampora 1.使用記因演算法。 1.計算複雜度較低。 2.加入區域搜尋演算法。 2.得到次佳解的速度比傳統 方法快。 1.使用基因演算法。 1.考慮課程難易度及學習者 2.透過前測的評量結果 的能力。 來建立學習者的學習路 2.經過前測的評量，有較高 徑。 的學習路徑品質。 沒有考慮課程難易度及學習者 能力。 1.使用基因演算法。 2.加入案例式推論做總 結性測驗與評估分析來 調整學習路徑內。 制式評估測驗準確性可能因學 習者的作答而受影響。 C.M.Hong M.J.Huang Y.J.Yang 2015/4/9 優點 1.考慮課程難易度、學習者 的能力以及整個學習過程中 課程觀念連貫性。 2.經評估分析後，有較高的 學習路徑品質。 1.使用蟻群優化演算法。 1.參考學習者與學習物件的 2.加入學習者及學習物 屬性 ，有較高的學習路徑品 件的屬性參數。 質。 2.考慮了學習者學習風格與 課程難易度。 缺點 1.基因演算法計算速度較慢。 2.前測評量準確性可能因學習 者的作答而受影響。 3.課程困難度指標可能不是很 準確。 1.學習物件與學習者屬性定義 不容易。 2.考慮項目多，記算比較費時。 3 基因演算法 之流程圖 Step1：隨機產生N個染 色體 問題 初 始 階 段 編碼 適應函數 生成母體 解碼 評 估 階 段 評估適應函數 符合停止條件？ 是 否 Step4：利用交換及突變的動 作產生新的染色體 Step5：測試新染色體的適應 值是否達到門檻值 是：則 停止 否：則 Go to Step3 2015/4/9 基因 領域知識 開始 Step2：利用適應函數算出每 個染色體的適應值 Step3 : 選擇與複製: 選擇 適應 值高 之染色體 複製成多個染 色體 表現 複製 選擇 選擇與 基因操作階 段 交換 突變 結束 生 成 下 一 世 代 取材自:輔仁大學資管系林文修老師 4 開始 螞蟻一開始是漫無 目的的搜尋食物， 且每一隻螞蟻在移 動的同時會在路上 留下費洛蒙的痕跡， 螞蟻們就會透過費 洛蒙的濃度去尋求 食物的路徑。 將問題轉為路徑 問題形式 初始化路徑上的 費洛蒙濃度 達到終止條件? 結束 讓螞蟻繼續搜尋 路徑 更新費洛蒙濃度 2015/4/9 5 A為蟻窩 2015/4/9 F為食物端 圖一(a)(b)顯示，當路線出 現障礙物時，螞蟻選擇Ｃ、 Ｄ兩條路線的機率是相同的。 費洛蒙會隨著時間而漸消失， 圖ｂ中Ｄ路徑因為路徑較長， 費洛蒙的味道相對會較淡， 選擇這條路徑的螞蟻漸漸變 少。 由於路徑Ｃ較短，費洛蒙味 道強烈，越多螞蟻往這條路 走，加強費洛蒙的味道，最 後形成一條最佳解（最小路 徑）。 6 能力本位教材為基礎的智慧型行動學習系 統架構。 智慧型學習介面(負責分析學習者的能力指標) 個人化學習器(挑選學習物件及移轉學習物件內容資訊) 智慧型 學習介面 個人化 學習器 學習者 2015/4/9 7 智慧型學習介面:主要負責NFC教材介面轉 換及個人化能力分析。 個人化能力分析透過前測的評量，分析學習者對職涯規 劃所欠缺的能力，並結合模糊內插法挑選出學習物件。 2015/4/9 8 2015/4/9 9 學習物件範例 2015/4/9 10 2015/4/9 11 梯形模糊值訂定規則示意圖 2015/4/9 梯形模糊:透過重心法模糊內插 12 個人化學習器負責由學習概念圖表中建立 學習路徑。 學習概念有五個部分所組成 ▪ 開始點 ▪ 結束點 ▪ 學習概念 ▪ 必要條件 ▪ 過去成績 學習概念的排程是使用:基因螞蟻演算法 2015/4/9 13 系統架構 2015/4/9 14 2015/4/9 15 2015/4/9 學習者 1 2 3 4 5 6 滿意度 10 10 10 9.5 10 9.5 16 2015/4/9 17 本論文提出一能力本位智慧型行動學習系統，使用NFC技術透過點對點的傳 輸方式，將學習內容從較小的行動學習載具移轉到較大的螢幕上方便學習。 利用學習前測分析學習者的能力，並加以考慮職涯規劃與學習物件之間的 關聯性透過模糊內插法來求得能力指標與各學習物件之間的關聯性，以得 到適合學習者的學習物件。 本系統具有下列特點： 1.對於行動學習載具畫面過小的問題利用NFC紀錄點對點傳輸方式移轉內 容到較大螢幕上可以有效的呈現較適合閱讀的介面上。 2.在挑選學習物件上，結合學習者職涯規劃及現有能力利用模糊內插法 找出學習物件與學習者能力及職涯規劃之間的關係已挑選出合適學習物 件以滿足學習者的需求。 3.當基因染色體中的基因數量很大時，混合基因演算法及螞蟻演算法可 以加速傳統基因演算法在運算時速度較慢的問題。 2015/4/9 18 基因演算法: http://www.datamining.org.tw/class/ai/2.ppt 螞蟻演算法:開南管理學院 林佑政 輔仁大學濟時樓圖書館基因演算法 2015/4/9 19