Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

Adaptive E-learning using Genetic Algorithms

on

  • 1,081 views

Transparencia para ponencia del curso de Heurísticas de Búsqueda.

Transparencia para ponencia del curso de Heurísticas de Búsqueda.

Statistics

Views

Total Views
1,081
Views on SlideShare
839
Embed Views
242

Actions

Likes
0
Downloads
8
Comments
0

3 Embeds 242

http://lachamba.wordpress.com 239
http://www.google.com.tw 2
http://131.253.14.66 1

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Adobe PDF

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

Adaptive E-learning using Genetic Algorithms Adaptive E-learning using Genetic Algorithms Presentation Transcript

  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaAdaptive E-learning using Genetic Algorithms Luis Antonio Chamba Eras MICSI: Heur´ ısticas de B´squeda u Fecha: 02/05/2011 Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıa´Indice Introducci´n o Teor´ ıa Software utilizado JGAP Bibliograf´ ıa Licencia del trabajo Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıa´Indice Introducci´n o Teor´ ıa Software utilizado JGAP Bibliograf´ ıa Licencia del trabajo Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaIntroducci´n o • Paper, International Journal of Computer Science and Network Security (IJCSNS) [1] • Samia Azough and Mostafa Bellafkih (National Institute of posts and Telecommunications Rabat, Morocco) • El Houssine Bouyakhf (Faculty of Sciences Rabat Agdal, Morocco) • July 2010 Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıa´Indice Introducci´n o Teor´ ıa Software utilizado JGAP Bibliograf´ ıa Licencia del trabajo Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ ıa • Sistema e-learning adaptativo, construido pedag´gicamente en o base al perfil del estudiante. • Problema de Optimizaci´n. o • AG, alcanzar los ´ptimos en base al perfil del estudiante, o cursos intermedios. • Cursos adaptados al perfil, formato XML, SGBD. • Crecimiento Internet, e-learning gana importancia muchos campos: Educativos, Profesionales, Culturales. • Los sistemas e-learning, gestionan recursos acorde a la flexibilidad y adaptabilidad de los usuarios. Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ ıa • El problema: ”Subir y subir contenidos ”, gran problema para el diferente tipo de aprendizaje, cada uno aprende diferente. • Se confunden conceptos e-learning: colgar contenido y ya...... • Antecesor: STI (generar material educativo en base al perfil estudiante), presente la IA. • Moderador crear perfiles de acuerdo a los objetivos pedag´gicos de cada estudiante para que se adapte a su modo o de aprender. Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ ıa • Factores a tomar en cuenta: Rentabilidad, Reusabilidad, Flexibilidad, Adaptabilidad e Interactividad. • Sistema e-learning adaptativo en base a recursos pedag´gicos, o adem´s de proporcionar el camino mas adecuado en base al a perfil del estudiante utilizando algoritmos de optimizaci´n. o • Recursos pedag´gicos definidos en archivos XML, capturar o caracter´ ısticas de cada perfil en el proceso de formaci´n. o • El sistema e-learning permitir´ al estudiante ser mas a aut´nomo, mejor comprensi´n del curso y gestionar su o o proceso de aprendizaje. Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ - Arquitectura - Enfoque ıa • - Poca reusabilidad de cursos creados por los moderadores y no aplicados en el contexto. • - Sistemas cerrados, no permiten almacenar el conocimiento de los moderadores. • Sistema basado en la descripci´n de los recursos en diversos o formatos, con el fin de conocimiento. • El estudiante debe tener una competencia b´sica para poder a entender los cursos adaptativos: pre-requisitos. Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ - Arquitectura - Enfoque ıa • Conceptos definidos por el moderador (creador RP) o un experto ´rea. a • Definir el conocimiento que se lograra despu´s del curso e (Metas pedag´gicas): post-conceptos. o • Estudio antes y despu´s de un curso virtual por parte del e estudiante. • El modelo de los RP se los define en un archivo XML: pre-requisitos y post-conceptos. Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ - Arquitectura - Enfoque ıa • Buena descripci´n de contenidos presenta al estudiante un o curso acorde a sus perfil. • Se registran conceptos en la BD por parte del experto de la misma tem´tica y las relaciones entre los mismo y genera un a ´rbol de conceptos. a • Los conceptos permiten ser independientes del RP y del formato de los mismos. Reutilizar y crear autom´ticamente a diferentes cursos en base al perfil del estudiante. • PO: Busca el camino ´ptimo, partiendo del perfil del o estudiante hasta llegar a las objetivos pedag´gicos mientras se o va pasando por puntos intermedios(cursos). Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ - Arquitectura - General ıa Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ - Arquitectura - General ıa • M´dulo para el estudiante: aprendizaje del estudiante, perfil o de la BD, metas, proceso de adaptaci´n(AO) muestra lista de o cursos(AG). • M´dulo para el moderador: modela los recursos pedag´gicos, o o usado por el proceso de adaptaci´n(AO), Moderador. o • XML, para reutilizaci´n: pre-requisitos y o post-conceptos(Modelazation process). Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ - Arquitectura - Adaptaci´n ıa o • AG: Codificaci´n de la poblaci´n, generaci´n de poblaci´n o o o o inicial, funci´n de adaptaci´n(fitness), mecanismo de o o selecci´n, operadores de cruce y mutaci´n. o o Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ - Arquitectura - Estructura del AG ıa Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ - Arquitectura - Estructura del AG ıa • PO: Mediante algoritmos gen´ticos. e • Metas, perfil estudiante, pre-requisito y post-conceptos: Vectores. • Metas: (1 1 1 0 1 1), indica que el estudiante debe alcanzar estos conceptos (1,2,3,5 y 6). • Perfil estudiante: (1 1 0 0 0 0), indica que el estudiante ya ha adquirido los conceptos (1 y 2). • Pre-requisito: son las condiciones para cursar el curso. • Post-conceptos: estado probable despu´s del curso e Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ - Arquitectura - Estructura del AG ıa • Funci´n Fitness: se calcula de acuerdo al aprendizaje o adaptativo del estudiante por tomar varios cursos en diferentes formatos. • La probabilidad de cruzamiento es igual y se va cambiando mientras se observa las acciones del estudiante y la evoluci´n o en su perfil. Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ - Proceso de Adaptaci´n e Implementaci´n ıa o o • JGAP, librer´ JAVA. ıa • La idea es transformar hacia un problema de optimizaci´n. El o punto de partida el punto es el perfil del estudiante, el punto de llegada son los objetivos educacionales y los estados intermedios es la evoluci´n del perfil despu´s de tomar los o e cursos disponibles. • 5 etapas: predict our chromosome, implement a function of fitness, install an object of configuration, create a population of the potential solutions and evolve population. Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ - Proceso de Adaptaci´n e Implementaci´n ıa o o • Chromosome Course: The chromosome course is presented in the form of Boolean genes, its size is the number of concepts on which the formation module is based. • Fitness Function: The function of fitness is implemented according to the learner profile and to the pedagogic goal of the formation. • Genetic Operator : Starting from two individuals courses, the operator produce an individual course (solution) result of union of the two courses in question. • Object of configuration: We create a configuration object with our fitness function, we initialize the chromosome and we choose the size of the population to evolve. Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ - Modelization ıa • LOM, Learning Object Metadata. • Est´ndar es facilitar b´squeda, evaluaci´n, adquisici´n y a u o o reutilizaci´n objetos de aprendizaje. o • XML basado en LOM. • Pre-requisito o Post-conceptos. Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ - Modelization ıa Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ - Modelization ıa • Estudiante, trabaja en su modulo, se actualiza su perfil, se elige un objetivo pedag´gico a seguir, se registra el camino o seguido en el aprendizaje del estudiante en un portafolio virtual, conecta al sistema, el estudiante eval´a sus u capacidades de conocimiento por medio de test. • Moderador, define mediante las interfaces de entrada los recursos pedag´gicos en el sistema define los objetivos que o guiaran a los estudiantes en el proceso de formaci´n. o Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ - Resultados Adaptaci´n ıa o • (1100000010000): pre-requisitos. • (1100000010001): post-conceptos. Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTeor´ - Soluci´n dada por el Adaptador ıa o Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıa´Indice Introducci´n o Teor´ ıa Software utilizado JGAP Bibliograf´ ıa Licencia del trabajo Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaTecnolog´ de Software Utilizadas ıa • XML. • Est´ndar LOM a • JGAP [2] Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıa´Indice Introducci´n o Teor´ ıa Software utilizado JGAP Bibliograf´ ıa Licencia del trabajo Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaLibrer´ para programar Algoritmos Gen´ticos ıa e • Lenguaje de Programaci´n JAVA. o • Clases e Interfaces: • Genes (Gene) • Cromosomas (Chromosome) • Individuos (IChromosome) • Poblaci´n (Genotype) o • Funcion de ajuste (FitnessFunction) • Operadores Gen´ticos e • Gen´ricas, adaptar y crear de acuerdo al problema a resolver. e • Motor Gen´tico: Simulaciones e Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaLibrer´ para programar Algoritmos Gen´ticos - Pasos ıa eJGAP • Conocer y entender el problema a resolver. • Establecer la funci´n de ajuste. o • Implementar en JGAP [4]: • Incluir librer´ en proyecto (jgap.rar). ıa • Funci´n de ajuste(tipo problema): sobrecargar evaluate() en o una subclase de FitnessFunction. • Configuraci´n del entorno del Motor Gen´tico que va a simular o e JGAP: Configuration. • http: //www.4shared.com/file/PMjgCuL-/JGAPPractica.html Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıa´Indice Introducci´n o Teor´ ıa Software utilizado JGAP Bibliograf´ ıa Licencia del trabajo Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaBibliograf´ ıa [1] Azough, Samia et al. Adaptive E-learning using Genetic Algorithms. IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security., 10:237–244, Jul. 2010. [2] Librer´ para algoritmos gen´ticos ıa e http: // jgap. sourceforge. net . Disponible Marzo 2011 [3] Curso de Algoritmos Gen´ticos libre acceso e http: // www. educagratis. org/ moodle/ course/ view. php? id= 370 . Disponible Marzo 2011 [4] Laboratorio de Inteligencia Artificial I, Pr´ctica: Algoritmos Gen´ticos. a e Jorge Ra´l Lu Hern´ndez. u a Universidad de San Carlos de Guatemala [5] D´ Adenso et al ıaz, Optimizaci´n Heur´ o ıstica y Redes Neuronales. Paraninfo. Madrid. 1995 [6] Sierra Araujo, Basilio et al Aprendizaje Autom´tico: conceptos b´sicos y avanzados a a Pearson. Madrid. 2006 Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıa´Indice Introducci´n o Teor´ ıa Software utilizado JGAP Bibliograf´ ıa Licencia del trabajo Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms
  • Intro. Teor´ Soft. Jgap Bib. Lic. ıaLicencia Creative Commons Luis Antonio Chamba Eras Adaptive E-learning using Genetic Algorithms