Inteligentni tutorski sustavi

Autori: Karmen Vrhar i Mirjam Budimir

POJAM INTELIGENTNIH TUTORSKIH SUSTAVA

Inteligentni tutorski sustavi (engl. Intelligent Tutoring Systems, ITS) predstavljaju programe s računalnom podrškom koji služe za unaprjeđenje podučavanja od strane onoga koji poučava te time i poboljšanje procesa učenja u pojedinom području znanja za koje je zainteresiran onaj koga se podučava. Pritom je naglašena njihova individualnost. Tipična građa inteligentnih tutorskih sustava se sastoji od 4 programska modula koji se međusobno povezuju, a to su: ekspertni modul, modul polaznika, modul nastavnika i komunikacijski modul. Inteligentni tutorski sustavi se počinju razvijati otprilike kad i umjetna inteligencija, 1950-ih godina ali njihov razvoj je neočekivano spor. Ipak, postoje pomaci na tom području, kao što je i nastanak inteligentnih tutorskih sustava pod nazivom Tex-Sys koje je razvio Slavomir Stankov. Novije verzije su: DTEx-Sys, xTEx-Sys, LabTEx-Sys. (Jadrić, Čukušić, 2012.)

RAZVOJ INTELIGENTNIH TUTORSKIH SUSTAVA
Projekti na području umjetnih inteligentnih sustava oslanjaju se na spoznaje stečene pri gradnji prvih inteligentnih tutorskih sustava, a njihov temeljni cilj je razvoj inteligentnog tutorskog pribora da bi se proširio opseg radnih mogućnosti učitelja. Prve značajne tutorske sustave razvili su: Carbonell (1970.) sa svojim sustavom Scholar koji koristi tutorsku strategiju dijaloga sa ciljem poučavanja učenika o zemljopisu Južne Amerike, a znanje je prikazano primjenom semantičkih mreža, Burton i Brown (1982.) koji su razvili sustav WEST – How the West Was Won kao računalnu igru namijenjenu vježbanju iz područja osnovnih aritmetičkih operacija, te Brown, Burton i Larkin (1982.) razvijaju tutorski sustav Buggy koji može točno odrediti učenikove pogreške u zadaćama s osnovnim aritmetičkim operacijama te objasniti razloge učenikovih pogrešaka.

Na osnovu toga i doktorske disertacije Slavomira Stankova izgrađen je postupno inteligentni tutorski sustav kojeg smo nazvali Tutor – Expert System (TEx-Sys). Kasnije se razvijaju razni inteligentni tutorski sustavi kao što su: Cognitive Tutor i SQL Tutor. (Božičević, 2005.)

 

IZVEDENI PROGRAMSKI SUSTAVI TEMELJENI NA MODELU TEx-Sys

Prva implementacija ovog modela je on-site verzija sustava TEx-Sys (razdoblje 1992.- 2001.) koja je inteligentna hipermedijska autorska ljuska za oblikovanje nastavnih sadržaja u danom području znanja (sudionik učitelj), te za učenje, poučavanje, testiranje i vrednovanje znanja (sudionik učenik). Dalje slijedi implementacija Web orijentiranog Distributed Tutor Expert System (DTEx-Sys) u razdoblju 1999. – 2003 koji predstavlja sustav za daljinsko učenje zasnovan na inteligentnim tutorskim sustavima kojemu su uvedene i funkcionalnosti administratora. Treća verzija sustava temeljena na Web uslugama, eXtended Tutor Expert System (xTEx-Sys) razvijena je u razdoblju 2003.-2005 gdje odvajamo funkcionalnosti stručnjaka i učitelja, te osiguravamo odvojeno oblikovanje znanja i nastavnih sadržaja utemeljenih na njima. (Stankov, Rosić, Žitko, Grubišić, 2008.)

Picture1           Picture2

Slika 1. On-site TEx-Sys-a – glavni izbornik           Slika 2. DTex-Sys – glavni izbornik

 

Picture3

Slika 3. xTEx-Sys – prijava na sustav

LabTEx-Sys

Demonstracijski sustav LabTEx-Sys je sustav za eksperimentalno poučavanja uz pomoć suvremenih računalnih pomagala. Utemeljen je na TEx-Sys-u ali je opsežniji jer je nadopunjen računalnim sustavom za vođenje eksperimenata i pripadnim domenama znanja. Sudionici u djelovanju sustava su: student, učitelj, ekspert i upravitelj. Studenti pomoću sustava mogu pregledati postignuta znanja s područja učenja i izabrati novi nastavni sadržaj , učitelji mogu oblikovati baze znanja, nadzirati i pratiti rezultate provjere znanja, ekspert povezuje proces s klijentskim sučeljem sustava LabTEx-Sys, a upravitelj obavlja proces registracije studenata, organiziranja nastavnih skupina i vrši dodjeljivanje nastavnih sadržaja.(Božičević, 1998.)

Picture4

Slika 4. Studentsko sučelje LabTEx- Sys sustava

 

COGNITIVE TUTOR

Cognitive tutor je nova i domenski proširena verzija PAT Online tutora koja pokriva mnogo matematičkih područja i koja se masovno distribuira. Njezino korištenje se bazira na web pretraživačima na način da se korisnik registrira u sustav. Nakon toga on može birati stupanj i područje znanja koje ga zanima. Cognitive tutor se temelji na kognitivnom modelu i ima mogućnost prikazivanja simulacije razmišljanja učenika. Sustav se prilagođava svakom studentu na osnovu svake individualne strategije učenja pojedinog studenta. Cognitive tutor sadrži ekspertni sustav  koji rješava probleme nekog specifičnog područja, prati rješavanje problema od strane studenata i uspoređuje korake rješavanja studenata sa vlastitim koracima. (Šimić, 2008.)

Picture5

Slika 5. Studentski interfejs Cognitive Tutora

 

SQL TUTOR

SQL tutor je tutor za učenje SQL jezika koji omogućava rad s bazama podataka. Ovakav tutor je veoma primjenjiv jer pruža mogućnost prilagođavanja stupnja kompleknosti prema pojedinom studentu. Postoji više verzija ovog sustava od kojih je najzanimljivija web verzija. SQL tutor sadrži: pedagoški modul, studentski modul, kompleksnu i distribuiranu bazu znanja, menadžera sesije i komunikacijski modul. Sustav ne mjeri individualno znanje svakog pojedinog studenta  već utvrđuje stupanj odstupanja rješenja koje je dao student od idealnog rješenja. Za svakog studenta izrađuje se personalizirani model na temelju kojeg sustav prilagođava tempo i kompleksnost savladavanja znanja. (Šimić, 2008.)

Picture7

Slika 6. Interfejs Web verzije SQL tutora

 

INTELIGENTNI TUTORSKI SUSTAVI TEMELJENI NA PRIRODNOM JEZIKU

Komunikacija između tutora i učenika predstavlja najvažniju stavku u tutorskim sustavima temeljenim na prirodnom jeziku. Dvije temeljne stvari koje mogu unaprijediti tu komunikaciju su generiranje i razumijevanje prirodnog jezika. Najpoznatiji primjeri tutorskih sustava su DIAG-NLP2, AutoTutor i LASIT. (Žitko, 2008.)

AutoTutor predstavlja kompleksni tutorski sustav koji simulira učitelja ili idealnog tutora razgovarajući sa učenikom na prirodnom jeziku. Predstavlja seriju izazovnih pitanja (ili problema) koji zahtijevaju približno jedan paragraf informacija da bi se dobio točan odgovor. AutoTutor asistira učeniku u konstrukciji poboljšanog odgovora koji izvlači više učenikovog znanja i taj odgovor adaptivno ispravlja probleme. Dijalog između AutoTutora i učenika uobičajeno ima dužinu od 50 do 200 izmijenjenih paragrafa za jedno izazovno pitanje. (Graesser, Chipman, Haynes, Olney, 2005.)

 

INTELIGENTNI TUTORSKI SUSTAVI U INDUSTRIJI

SHERLOCK (1989.) predstavlja realističnu simulaciju okruženja koje služi za vježbu tehničarima Air Force-a za dijagnosticiranje problema u električnim sustavima aviona F-15. Nakon testiranja, Sherlock samo daje savjete za rješavanje problema kada ih se zatraži. Postoje 4 vrste povratnih odgovora: 1) Savjet o tome koje testiranje provesti i kako, 2) Savjet o tome kako pročitati rezultate testa, 3) Savjet o tome koji zaključak može biti donesen nakon testa, 4) Savjet o tome koja opcija je slijedeća. (Corbett, Koedinger, Anderson, 1997.)

Picture9

Slika 7. Interfejs Sherlock-a

Cardiac Tutor (1994.) razvili su Eliot i Woolf,a služi za vježbu medicinskog osoblja u naprednim tehnologijama za kardio sustav. Sastoji se od ekranske simulacije pacijentovog EKG-a, plinova u krvi ( razina kisika i ugljikovog dioksida), vitalnih znakova i tutora koji pruža prikaz tragova, savjeta i povratnih odgovora. Simulirani pacijent prikazuje indikacije različitih problema kardio sustava te učenik izabire razne intervencije da ispravi pacijentove probleme i spasi pacijentov život. Na kraju simulacije (pacijent ostaje živ ili umire), učenik može dobiti prikaz cijele simulacije i njegovih intervencija, može dobiti informacije o točnim i netočnim intervencijama te može zatražiti više informacija o navedenom problemu kardio sustava i prikladnim rješenjima problema. (Jackson, 2002.)

Picture10

Slika 8. Korisničko sučelje Cardio Tutora

 

INTELIGENTNI TUTORSKI SUSTAVI ZA POUČAVANJE PROGRAMIRANJA

Tutorski sustavi za poučavanje programiranja interesantno su područje primjene umjetne inteligencije. Sustavi poučavaju korisnike analizi problema, specificiranju programa, planiranju i kodiranju. Oblikovanje okruženja za učinkovito učenje programiranja je izazovno istraživačko područje koje je još nedovoljno istraženo. Neki inteligentni tutorski sustavi za poučavanje programiranja su: BIP, LAURA, PROUST, LISP tutor, PROPL, INTELLITUTOR 2, BITS itd. Jedan od poznatijih je LISP tutor  kojeg su razvili John Anderson i Brian Reiser. Prema ovom sustavu programiranje se najbolje uči u interaktvinom pristupu s povratnom vezom bez odgode. Glavna značajka LISP tutora je područni ekspertni sustav koji specificirane probleme može rješiti i zapisati LISP kodom. (Dadić, 2008.)

Picture11

Slika 9. Korisničko sučelje LISP tutora

PROUST je tutorski sustav koji se bavi online analizom i razumijevanjem Pascal programa. Proust kao ulaz uzima program i opis zahtjeva programera. Sustav sadrži bazu znanja programskih planova i strategija. Nedostaci su otkriveni u postupku planiranja koda. Sustav dekomponira cilj programa i generira stablo kojim predstavlja različita moguća rješenja problema. Konkretnost programa se analizira usporedbom učenikova s generičkim rješenjem. (Johnson, Soloway, 1984.)

 

WEB ORIJENTRIANI INTELIGENTI TUTORSKI SUSTAVI

Posljednjih je godina na Webu zasnovano više tisuća sustava koji se mogu smatrati sustavima obrazovanja na daljinu, a to se postiže dodavanjem interaktivnih i adaptabilnih funkcija implementacijom nekom tehnologijom aktivnog Web poslužitelja, tj. generiranjem Web sadržaja u ovisnosti o učenikovim upitima. To nam omogućuje implementaciju Web orijentiranih inteligentnih tutorskih sustava koji osim paradigme učenja i poučavanja korištenjem inteligentnih tutorskih sustava koriste i paradigmu suradnog učenja. Neki takvi sustavi su: ELM-ART, CALAT, VALIENT, IDLE, AHA!, MANIAC itd.  (Stankov, Glavinić, Granić, Rosić, 2002.)

ELM-ART je  inteligentni tutorski sustav za podršku procesa učenja programiranja u Lisp programskom jeziku. Podrška za navigaciju i adaptivni program izvođenja nastave predstavljaju adaptivnost Elmart-a. Domensko znanje predstavljeno je hijerarhijskom strukturom. Svaki čvor stabla sadrži preduvjete koje student mora ispuniti da bi prešao na idući stupanj znanja i vještina. Sustav pruža mnogobrojne pomoćne servise studenata:  korištenje servisa diskusijskih grupa, statistika napredovanja studenata i uvid u osobni model studenta.  (Brusilovsky,Schwartz,Weber, 1996.)

Picture12   Picture13

Slika 10.a) Inicijalni upitnik                               Slika 10.b) Pre-test

Picture14   Picture15

Slika 10.c) Nastavni materijal                           Slika 10.d) Test forma

 

Picture16    Picture17

Slika 10.e) Obrazloženje rezultata                   Slika 10.f) Diskusijska grupa 

CALAT predstavlja Web orijentirani inteligentni tutorski sustav, gdje pomoću konvencionalnog WWW preglednika, učenik pristupa CALAT serveru koji im pruža individualnu prilagodbu. Tri vrste stranica su dostupne u CALAT-u: objašnjenje, vježbe i simulacija te postoje tri vrste pitanja: točno/netočno pitanja, selekcijska pitanja i deskriptivna pitanja. CALAT sustav je u potpunosti dizajniran na WWW standardima ali njegova arhitektura je vrlo modularna. ( Nakabayashi, Maruyama, Koike, Touchei, Fukuhara, 1997.)

 

 Picture18

Slika 11. Prikaz ekrana CALAT-a

 

REFERENCE

  1. Čukušić M., Jadrić M.: “E-učenje: Koncept i primjena“, Školska knjiga, Zagreb, 2012
  2. Božičević J.: „Inteligentni poučavateljski sustavi“, str. 7-13, Hrvatsko društvo za sustave – CROSS, Zagreb, 2005.
  3. Stankov S., Rosić M., Žitko B., Grubišić A.: „TEx-Sys model for building intelligent tutoring systems“, Computers & Education, 2008.
  4. Božičević J.: „LabTEx-Sys i daljinsko učenje vođenja procesa“, str. 69-72, Hrvatsko društvo za sustave – CROSS, Zagreb, 1998.
  5. Šimić G.: „Inteligentno ponašanje sistema za upravljanje učenjem“, doktorska disertacija, Sveučilište Singidunum, 2008.,URL: http://thehqbooks.com/b/2035473
  6. Žitko B.:“Autorska ljuska inteligentnog tutorskog sustava temeljena na prirodnom jeziku“, kvalifikacijski doktorski ispit, 2008., URL: http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/branko_zitko_LASIT.pdf
  7. Graesser Arthur C., Chipman P., Haynes Brian C., Olney A.:“AutoTutor: An Intelligent Tutoring System With Mixed-Initiative Dialogue“,  IEEE transactions on education, vol.48, no.4, 2005.,  URL: https://umdrive.memphis.edu/aolney/public/publications/AutoTutor%20An%20intelligent%20tutoring%20system%20with%20mixed-initiative%20dialogue.pdf
  8. Corbett Albert T., Koedinger Kenneth R., Anderson John R.:“Intelligent Tutoring Systems“, chapter 37, 1997.,URL: http://actr.psy.cmu.edu/papers/173/Chapter_37_Intelligent_Tutoring_Systems.pdf
  9. Jackson Gregg B.: “Intelligent Tutoring Systems“, TechKnowLogia, 2002.,URL: http://www.techknowlogia.org/TKL_Articles/PDF/372.pdf
  10. Dadić, T.: “Inteligentni tutorski sustavi za poučavanje programiranja“, kvalifikacijski doktorski ispit, 2008.,URL: http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/Dadic_Kvalifikacijski_doktorski_ispit.pdf
  11. Johnson Lewis W., Soloway E.: „PROUST: Knowledge-based program understanding“, Proceedings of the 7th international conference on Software engineering, 1984.,URL: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=800054.801994
  12. Stankov S., Glavinić V., Granić A., Rosić M.:“ Inteligentni tutorski sustavi – istraživanje, razvoj i primjena“, CARNet- Časopis Edupoint, Zagreb, 2002.,URL: http://edupoint.carnet.hr/casopis/broj-02/clanak-04/tutorski_2dio.pdf
  13. Brusilovsky  P., Schwarz  E., Weber G., “ELM-ART: An intelligent tutoring system on World Wide Web”, Proceedings of the Third International Conference on Intelligent Tutoring Systems, ITS-96, Montreal, 1996.,URL: http://www.contrib.andrew.cmu.edu/~plb/ITS96.html
  14. Nakabayashi K., Maruyama M., Koike Y., Touchei H., Fukuhara Y.:“Architecture of an Intelligent Tutoring System on WWW“, Proceedings of the 8th World Conference of the AIED Society, Japan, 1997.,URL: http://www.contrib.andrew.cmu.edu/~plb/AIED97_workshop/Nakabayashi/Nakabayashi.html

Featured Image: infoTrend.hr

Portal za Poslovno e-učenje

Latest posts by Portal za Poslovno e-učenje (see all)