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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李孟柔
論文名稱:以模糊類神經網路建構線上推論學習成效系統
論文名稱(外文):Applying fuzzy neural network construct web-based system to infer learning effect
指導教授:劉遠楨劉遠楨引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立台北師範學院
系所名稱:數理教育研究所
學門:教育學門
學類:普通科目教育學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2003
畢業學年度:91
語文別:中文
論文頁數:76
中文關鍵詞:模糊理論類神經網路模糊德菲法
外文關鍵詞:fuzzy theoryartificial neural networkfuzzy Delphi method
相關次數:
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傳統教學的方法在評斷學生的學習效果是否良好,一般都以學生對一個學習單元「懂」或「不懂」做依據,但是在這兩個極端分界之中,其實還存在著許多模糊空間,所以在評量學生的學習效果時,學生對於評量測驗的作答結果與正確答案不符合時,不能保證學生對於此概念的瞭解程度完全不擁有。
本研究將模糊理論及類神經網路技術予以結合,利用網際網路之便利性,建置一個推論學生學習成效之系統,模糊理論用於整合老師問卷之資料,得到概念間權重矩陣及測驗題與概念權重矩陣,結合一個三層的類神經網路架構。根據學生測驗的資料,推論出學生的學習情況,結合模糊理論,建立模糊介面,對建議與診斷之描述提供更口語化的呈現方式。所以本系統具有個別性、全面性、容錯性、遠距性之特性。
Generally, the traditional teaching pedagogy depends on whether a student “understands or not” to evaluate his/her learning; however, there is a huge gray area between the two poles of understanding. Therefore, giving an answer that does not conform to the correct one in a learning evaluation does not mean that the student has no understanding of the concept.
In this study, fuzzy theory and artificial neural network techniques are combined, with the convenience of the Internet, to construct an inference system to evaluate a student’s learning. Fuzzy theory is employed to put the data of teachers’ questionnaires together, form the weight matrix between concepts and concepts and the weight matrix between concepts and tests, combine a three-layered artificial neural network structure. The structure would infer a student’s learning progress according to his/her test data and combines it with fuzzy theory to build a fuzzy medium and to provide an oral description of evaluation and advices. This system is individual, thorough, compatible, and for distance learning.
謝誌…………………………………………………………………………Ⅴ
中文摘要……………………………………………………………………Ⅵ
英文摘要……………………………………………………………………Ⅶ
內容目次……………………………………………………………………Ⅷ
圖目次………………………………………………………………………Ⅹ
表目次………………………………………………………………………xii
第一章 緒論
第一節 研究動機……………………………………………………………1
第二節 研究目的……………………………………………………………2
第三節 研究流程……………………………………………………………2
第二章 文獻探討
第一節 概念圖的意義………………………………………………………4
第二節 概念圖在網頁結構分析與設計……………………………………5
第三節 概念圖在診斷教學上的相關研究…………………………………7
第四節 類神經網路的意義…………………………………………………9
第五節 類神經網路的應用…………………………………………………11
第六節 模糊理論……………………………………………………………12
第七節 國小四年級小數知識之相關研究…………………………………15
第三章 研究方法
第一節 學習課程概念之分析………………………………………………19
第二節 概念間權重值的訂定………………………………………………20
第三節 測驗題庫編寫………………………………………………………27
第四節 測驗題庫與概念權重值的訂定……………………………………25
第五節 學生學習概念成就之推論…………………………………………39
第六節 學習分析診斷解釋…………………………………………………44
第四章 系統開發與設計
第一節 系統開發與設計環境………………………………………………46
第二節 系統架構與功能……………………………………………………46
第五章 結論
第一節 專家使用系統後之意見……………………………………………60
第二節 學生實際施測結果…………………………………………………60
第三節 結論…………………………………………………………………64
第四節 未來研究方向………………………………………………………65
參考文獻 ……………………………………………………………………67
附錄一:線上推論學生學習系統-概念問卷 ……………………………71
附錄一:線上推論學生學習系統-題目與概念關係問卷 ………………74
圖 目 次
圖1.1 研究流程………………………………………………………………3
圖2.1 課程樹狀結構圖………………………………………………………4
圖2.2 概念圖的認知相關……………………………………………………4
圖2.3 學習的路徑……………………………………………………………7
圖2.4 目標向量(向量1)、測驗結果(向量2)
與補救向量(向量3)之間的關係 …………8
圖2.5 處理單元模型………………………………………………………11
圖2.6 國小四年級小數知識結構…………………………………………16
圖3.1 概念間權重值語意變數的模糊尺度圖……………………………20
圖3.2 測驗題庫與概念權重值語意變數的模糊尺度圖…………………28
圖3.3 輸入與輸出映像運算架構圖………………………………………40
圖3.4 類神經網路架構……………………………………………………41
圖3.5 模糊解釋之隸屬函數圖……………………………………………45
圖4.1 系統架構圖…………………………………………………………46
圖4.2 系統簡介畫面………………………………………………………47
圖4.3 登錄新課程畫面……………………………………………………48
圖4.4 登錄概念畫面………………………………………………………49
圖4.5 填寫概念問卷指導語畫面…………………………………………50
圖4.6 填寫概念問卷畫面…………………………………………………51
圖4.7 計算概念間權重畫面………………………………………………51
圖4.8 登錄測驗題庫畫面…………………………………………………52
圖4.9 填寫測驗題與概念問卷指導語畫面………………………………52
圖4.10 填寫測驗題與概念問卷畫面 ……………………………………52
圖4.11 計算測驗題概念間權重畫面 ……………………………………53
圖4.12 編輯課程之導覽列 ………………………………………………54
圖4.13 選擇課程畫面 ……………………………………………………54
圖4.14 選擇刪除課程畫面 ………………………………………………55
圖4.15 刪除課程確認畫面 ………………………………………………55
圖4.16 學生選擇測驗課程及輸入基本資料畫面 ………………………56
圖4.17 學生進行測驗畫面 ………………………………………………57
圖4.18 學習成效分析-測驗題庫作答分析畫面…………………………57
圖4.19 學習成效分析-概念認知程度圖畫面……………………………58
圖4.20 查詢學習狀況-輸入查詢資料畫面………………………………58
圖4.21 查詢結果畫面 ……………………………………………………59
圖4.22 瀏覽學生學習成效分析畫面 ……………………………………59
表 目 次
表3-1 領域老師對於概念與概念之間相關程度的看法…………………23
表3-2 經轉換後的模糊評估值及模糊權重………………………………25
表3-3 領域老師對於題目所含概念之重要性的看法……………………31
表3-4 轉換後的模糊評估值及模糊權重…………………………………35
表5-1 紙筆測驗試題與概念對照表………………………………………61
表5-2 紙筆測驗與系統測驗概念分數相關分析表………………………62
表5-3 學生施測情形與系統推論概念分數一覽表………………………64
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