37、语义电子学习:电子学习的下一代?

语义电子学习:电子学习的下一代?

1. 本体与智能代理

本体的开发类似于定义一组数据及其结构。在学习领域,本体可以通过指定所有概念、它们之间的可能关系以及该领域的其他属性、条件或规则,来对学习领域进行表征。当前研究表明,本体在电子学习领域发挥着重要作用,可用于实现复杂的电子学习场景、改善资源管理、从分布式元数据自动生成超文本结构、根据教师和学习者的不同需求组织学习材料以及进行更精确的搜索等。

除了RDF和RDFS,还有一些知识表示语言在相关研究中得到应用,如OWL、SHOE、Personal - Ont、OIL、DAML - ONT、DAML - OIL等。其中,OWL(Web Ontology Language)被W3C标准化,用于语义网的知识表示。它专为需要处理信息内容而非仅向人类呈现信息的应用程序设计,例如电子学习应用。OWL提供了用于描述属性和类的额外词汇,包括类之间的关系(如不相交性)、基数(如“恰好一个”)、相等性、更丰富的属性类型、属性特征(如对称性)和枚举类等。OWL文档可以表示领域本体和规则,并允许代理通过标准的Web服务架构共享知识。

智能代理是“代表用户或其他程序,在一定程度的独立性或自主性下,根据对用户目标或需求的了解来执行操作和处理信息的软件实体”。存在各种类型的代理,如搜索代理、购物代理、网站管理代理等,它们具有通信、协作、协调、协商和学习的内在能力,并且能够通过与其他代理的交互不断进化。在语义电子学习中,智能代理能够组织、存储、检索、搜索和匹配信息与知识,以实现各参与者之间的有效协作,可用于知识管理,支持各种学习活动,例如发现满足用户需求和偏好的内容。

2. 语义电子学习应用
2.1 语义门户
基于模拟退火的计算器 在线运行 访问run.bcjh.xyz。 先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/cc95c98c3760 参见此仓库。 使用方法(本地安装包) 前往Releases · hjenryin/BCJH-Metropolis下载最新 ,解压后输入游戏内校验码即可使用。 配置厨具 已在2.0.0弃用。 直接使用白菜菊花代码,保留高级厨具,新手池厨具可变。 更改迭代次数 如有需要,可以更改 中39行的数字来设置迭代次数。 本地编译 如果在windows平台,需要使用MSBuild编译,并将 改为ANSI编码。 如有条件,强烈建议这种本地运行(运行可加速、可多次重复)。 在 下运行 ,是游戏中的白菜菊花校验码。 编译、运行: - 在根目录新建 文件夹并 至build - - 使用 (linux) 或 (windows) 运行。 最后在命令行就可以得到输出结果了! (注意顺序)(得到厨师-技法,表示对应新手池厨具) 注:linux下不支持多任务选择 云端编译已在2.0.0弃用。 局限性 已知的问题: - 无法得到最优解! 只能得到一个比较好的解,有助于开阔思路。 - 无法选择菜品数量(默认拉满)。 可能有一定门槛。 (这可能有助于防止这类辅助工具的滥用导致分数膨胀? )(你问我为什么不用其他语言写? python一个晚上就写好了,结果因为有涉及json读写很多类型没法推断,jit用不了,算这个太慢了,所以就用c++写了) 工作原理 采用两层模拟退火来最大化总能量。 第一层为三个厨师,其能量用第二层模拟退火来估计。 也就是说,这套方法理论上也能算厨神(只要能够在非常快的时间内,算出一个厨神面板的得分),但是加上厨神的食材限制工作量有点大……以后再说吧。 (...
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