tutorski_1dio

Slavomir Stankov, Vlado Glavini, Andrina Grani i Marko Rosi: Inteligentni tutorski sustavi - istraivanje, razvoj i primjena, I. dio

CARNet - asopis Edupoint godite I | broj 1 | Zagreb | 20.12.2001. 1

Inteligentni tutorski sustavi - istraivanje, razvoj i primjena

Slavomir Stankov, Vlado Glavini*, Andrina Grani i Marko Rosi

Fakultet prirodoslovno-matematikih znanosti i odgojnih podruja Sveuilita u Splitu Nikole Tesle 12, 21000 Split, Hrvatska

Tel: (385) 21 38 51 33-105, Faks: (385) 21 38 54 31 E-mail: slavomir.stankov{andrina.granic, marko.rosic}@pmfst.hr

*Fakultet elektrotehnike i raunarstva Sveuilita u Zagrebu

Unska 3, 10000 Zagreb, Hrvatska Tel: (385) 1 612 99 55, Faks: (385) 1 612 96 53

E-mail: [email protected]

Saetak Tradicionalno je obrazovni sustav definiran kao zajednica u kojoj, zdrueni u

stanovitom prostoru, u procesu uenja i pouavanja sudjeluju uenici i uitelji. Uitelji u takvom sustavu vode proces uenja pouavanjem u usklaenim vremenskim intervalima. Meutim, takav je pristup obrazovanju u suvremenim uvjetima ivljenja i gospodarenja izloen vanim promjenama koje izmeu ostalog podupire informacijska i komunikacijska tehnologija. Sve su uestalija uenja u kojima su uenici i uitelji razdvojeni, a rade u vremenski usklaenim ili neusklaenim intervalima, to uglavnom ovisi o izboru tehnikog rjeenja. Fizika udaljenost se neprestano mijenja (poveava), a pri tom se osigurava sve kvalitetniji nain raunalne i hipermedijske komunikacije. Primjena informacijske i komunikacijske tehnologije u obrazovanju i nastavi obino je odreena sadrajem komunikacije uenika i osobnog raunala, pa to globalno moe biti uenje o raunalu, uenje s raunalom i uenje od raunala. U nas se preteno zadravamo na modalitetu uenja o raunalu i time nastojimo poboljati nastavu i obrazovanje sluei se raunalom u obradi teksta, za rad s tablinim kalkulacijama, rad s bazama podataka i za pristup Internetu.

Naravno, to je prva i nezaobilazna razina, dok su preostale dvije uenje s raunalom i

uenje od raunala jo uvijek malo istraene i primijenjene u obrazovnom sustavu Republike Hrvatske. Tijekom posljednjeg desetljea sustavno se bavimo upravo tim podrujem u nastojanju da ga promoviramo i podupremo njegov razvoj i primjenu. U vezi s tim predmet naih istraivanja su razvoj i implementacija: hipermedijskih autorskih ljuski namijenjenih izgradnji inteligentnih tutorskih sustava distribuiranih sustava obrazovanja korisnikih i prilagodljivih korisnikih suelja u odnosnim sustavima.

Ovim radom prezentiramo samo jedan dio navedenih opsenih istraivanja. Zbog svoje opirnosti rad e se izlagati u tri odjeljka, i to upravo onako kako su oni ovdje i navedeni. Osim toga u posljednjem se nastavku donosi zakljuak te popis literature.



Kljune rijei Inteligentni tutorski sustavi. Hipermedijske autorske ljuske. Distribuirani sustavi. Sustavi obrazovanja na daljinu. Korisnika suelja. Prilagodljiva korisnika suelja.

Intelligent Tutoring Systems Research, Development and Employment

Abstract Educational system is traditionally defined as a community group which includes

teachers, as well as students, and their joint work in the process of learning and teaching. Teachers, who are teaching in synchronized time intervals, control the learning process in such systems. However, such approach is nowadays exposed to important changes, which are also a result of the great impact and support of information and communication technology. The process of learning, which includes the separation of teacher and student, is becoming more frequent and is realized through time synchronized or non-synchronized intervals, meanly depending on the selection of a technical device. Moreover, the distance is continuously changing (increasing), insuring high-quality computer and hypermedia communication.

The employment of information and communication technology in education and

instruction is usually defined through student-computer interaction and consequently considered as learning about the computer, learning with computer and learning from computer. The process of teaching in Croatian educational system is for the most part concentrated on the modality of learning about the computer, aiming to improve the education and instruction by the computer employment in text editing, spreadsheet calculation, data base work, as well as Internet connection. As a matter of course, this is the very first and at the same time imperative level, while learning with computer and learning from computer is still not appropriate researched, as well as applied.

In order to promote and support its development and employment, we made a

systemic approach to this field during the last decade, concentrating on the following fields of interest and research: hypermedia authoring shell for the generation of intelligent tutoring systems, distributed distance learning systems and user interfaces and adaptive user interfaces in intelligent tutoring systems. Only a part of this extensive research is presented in this paper and due to its comprehensiveness it is split in three sections, according to previous ordering. The conclusion and the literature are included in the last section.

Keywords: Intelligent tutoring systems. Hypermedia authoring shells. Distributed systems. Distance learning systems. User interface. Adaptive user interface.



I. dio

1. Uvodna rasprava

Sintezom klasine programirane nastave, osloncem na tradicionalnu nastavu (jedan uenik - jedan uitelj) te primjenom tehnike i programske podrke raunalnih sustava u posljednjih se etrdeset godina formirao novi oblik nastave najee zvan nastavom pomou raunala, NPR (engl. Computer Assisted Instruction, CAI). Meutim, od 1959. godine, kada je na Sveuilitu Illinois-Urbana u SAD-u zapoela primjena prvog viekorisnikog raunalnog sustava u nastavi, PLATO1), pa sve do dananjih dana ne prestaje otro sueljavanje miljenja o prednostima, slabostima, dometima i granicama primjene raunala u nastavi.

U navedenom su razdoblju raunalni sustavi proli tehnologijsku transformaciju od terminalske potpore i viekorisnikih operacijskih sustava do osobnih raunala temeljenih na suvremenoj informacijskoj i komunikacijskoj tehnologiji. Osim navedenog, u proteklom se razdoblju isto promiljanje, da e primjenom raunala nastavnici biti djelomino ili ak potpuno osloboeni rutinskih poslova u koli i nastavi, ponavljalo i obino zavravalo zakljukom da taj potencijal tek treba realizirati (Reinhardt, 1995).

Primjena informacijske i komunikacijske tehnologije (Budin i drugi, 2001) u obrazovanju i nastavi obino je odreena sadrajem komunikacije uenika i osobnog raunala, pa to globalno moe biti uenje o raunalu, uenje s raunalom i uenje od raunala. U nas se preteno zadravamo na modalitetu uenja o raunalu i time nastojimo poboljati nastavu i obrazovanje sluei se raunalom u obradi teksta, za rad s tablinim kalkulacijama, rad s bazama podataka i za pristup Internetu. Naravno, to je prva i nezaobilazna razina, dok su preostale dvije uenje s raunalom i uenje od raunala jo uvijek malo istraene i primijenjene u obrazovnom sustavu Republike Hrvatske.

Tijekom posljednjeg desetljea sustavno se bavimo upravo tim podrujem u nastojanju da ga promoviramo i podupremo njegov razvoj i primjenu. U vezi s tim predmet naih istraivanja su razvoj i implementacija: (i) hipermedijskih autorskih ljuski namijenjenih izgradnji inteligentnih tutorskih sustava (Stankov, 1997); (ii) distribuiranih sustava obrazovanja (Rosi, 2000); te (iii) korisnikih i prilagodljivih korisnikih suelja u odnosnim sustavima (Grani i Glavini, 2001; Grani i Glavini, 2000). Ovim radom prezentiramo samo jedan dio navedenih opsenih istraivanja.

1.1. Graa inteligentnih tutorskih sustava Inteligentni tutorski sustavi, ITS, (engl. Intelligent Tutoring Systems, ITS) generacija

su raunalnih sustava namijenjena potpori i poboljanju procesa uenja i pouavanja u odabranom podrunom znanju, uvaavajui pri tom individualnost onoga tko ui i onoga koga se pouava. Radom s inteligentnim tutorskim sustavom uenik stjee osobnog raunalnog uitelja. Raunalni je uitelj s jedne strane uvijek raspoloen, nema emocija, dok uenik s druge strane pred njim nema potrebe kriti svoje neznanje te slobodno, prirodno komunicira.

Projektiranje i implementacija inteligentnih tutorskih sustava sustavno je pridonosila i pridonosi razvoju metoda i tehnika umjetne inteligencije. U tom su smislu ITS-ovi bili i sada su dobar "test kunje" (engl. testbed) za razvoj projekata umjetne inteligencije, budui da posjeduju ove bitne znaajke: 1) PLATO - Programmed Logic for Automatic Teaching Operations prvi viekorisniki raunalni sustav za podrku nastavi



Slika 1.1: Tipina graa inteligentnog tutorskog sustava

o otvorenost irokom spektru podrunih znanja o moguu otvorenost za dogradnju, jer se neka mjera efikasnosti ITS-a moe ouvati

neovisno o postignutim razinama inteligentnog ponaanja sustava i

o sloenost jer integrira razliite problemski specifine naine razmiljanja. Takvi sustavi mogu sadraj i nain izlaganja nastavnih tema prilagoditi sposobnostima uenika. U tom je smislu znanje klju inteligentnog ponaanja, pa stoga inteligentni tutorski sustavi imaju sljedee temeljne odrednice: o znanje koje sustav ima o podrunom znanju o principi pomou kojih sustav pouava i metode pomou kojih primjenjuje te principe i o metode i tehnike za modeliranje uenika tijekom

stjecanja znanja i umijea. Inteligentni tutorski sustavi su graeni na temelju etiriju meusobno povezanih programskih modula (slika 1.1) kako slijedi:

Ekspertni modul (podruno znanje) kao nosilac podrunog znanja s kojim e tijekom uenja i pouavanja uenik komunicirati. Ekspertni je modul "...kraljenica svakog inteligentnog tutorskog sustava" (Anderson, 1988, str. 21).

Modul uenika (znanje uenika - dinamiki model stjecanja znanja i vjetina uenika) obuhvaa sve aspekte stjecanja uenikova znanja i vjetina u danom podrunom znanju. Modul uenika je nosilac procedure modeliranja uenika, koje obuhvaa model uenika i dijagnostiku stanja znanja uenika. Model uenika je skup podataka koji prikazuje aktualnu razinu znanja i vjetina, dok je dijagnostika proces upravljan tim podacima.

Modul uitelja (tutorsko znanje) jedinica je za voenja procesa stjecanja znanja i vjetina uenika. U tom je smislu modul uitelja nosilac scenarija pouavanja i pedagogijskih znanja s kojim raspolae "ivi" uitelj. Komunikacijski modul (suelje uenika i okruenje nastavnog procesa - interakcija uenik-uitelj-znanje) predstavlja korisniko suelje uenika i inteligentnog tutorskog sustava.



1.2. Odrednice istraivanja Pristup naem istraivanju obogaen je sustavnim promiljanjem nastave temeljene na

kibernetikom modelu sustava u kojoj djeluju tri informacijske strukture: uenik, uitelj i nastavni sadraji. U takvom se sustavu vodi proces stjecanja znanja i vjetina uenika. Polazite istraivanja je kibernetiki model sustava (slika 1.2.) s istaknutim procesom, voenjem i referencom. Temelje takva gledanja, tzv. kibernetiko gledanje, postavio je Norbert Wiener objavljujui znanstvenu disciplinu kibernetiku - Kibernetika ili znanost o upravljanju i o vezi ivoga i stroja (Wiener, 1948). Za njegovo otkrie najvanija je tvrdnja da je za samostalno djelovanje neke tvorevine, bilo prirodne, tehnike ili drutvene, potrebno svojstvo voenja (Boievi, 1980; Foerster, 1992). Posebno je provedena analiza do sada razvijenih i primijenjenih inteligentnih tutorskih sustava s razliitim podrunim znanjima, i to:

Uenje i pouavanje iz zemljopisa (Carbonell, 1970; Stevens i drugi, 1982). Otklanjanje pogreaka u sloenim dinamikim sustavima (Fatah i drugi, 1990). Otklanjanje pogreaka u elektronikim sustavima (Burton i drugi, 1982). Uporaba simulacijskih procesa u digitalnoj elektronici (Brian i drugi, 1992). Simulacija sustava parnog kotla (Woolf, 1992). Pouavanje i uvjebavanje astronauta, kontrolora leta i osoblja zemaljske logistike u

NASA-inom centru Johnson (Loftin i Savely, 1991).

Programiranje u programskom jeziku BASIC i PASCAL (Barr i drugi, 1976; Woolf i McDonald, 1984).

Obavljanje osnovnih aritmetikih operacija (Burton, 1982). Uenje i pouavanje u glazbenoj kulturi (Angelides i Tong, 1994). Uenje i pouavanje stranog jezika (Angelides i Garcia, 1993; Swartz, 1992). Simulacije poslovnih sustava (Angelides i Paul, 1993). Sustav temeljen na WWW (Nakabayashi i drugi, 1995). Raunalne igre (Paul, 1995; Burton i Brown, 1982). Primjena hipermedije (Perez i drugi, 1995).

Osim toga obuhvaeni su i radovi s pregledom istraenosti podruja (Rickel, 1989; Woolf, 1992), kao i oni koji raspravljaju o koncepciji izgradnje inteligentnih tutorskih sustava (O'Shea i Self, 1983; Barr i Feingenbaum, 1986; Burns i Capps, 1988; Rolston, 1988; Rickel, 1989; Orey i Nelson, 1991).

Inteligentni tutorski sustavi tijekom dosadanje primjene pomogli su poboljanju nastavnog procesa prilagoenog individualnim potrebama uenika (Cerri, 1985; Anderson, 1988; Richardson, 1988; Rickel, 1989; Loftin i Savely, 1991; Voss, 1995; Treunaft, 1995; Nakabayashi i drugi, 1995, 1997; Murray, 1996) te dokazali upotrebljivost i niz vrednota pa u tom smislu promotrimo neke od njih:

(1) to su inteligentni tutorski sustavi u primjeni do sada pokazali? Viedimenzionalnost informacijskog transfera u komunikacijskom procesu uenik - raunalni uitelj.



Uitelj Uenik

Podrunoznanje

Autorska ljuska Inteligentnitutorski sustav

Suelje uitelja Sueljeuenika

Slika 1.3: Autorska ljuska i inteligentni tutorski sustav (Grani i drugi, 2000)

(2) to smo nauili tijekom pouavanja s inteligentnim tutorskim sustavima? Strogu meuzavisnost uspjenog modela uenja i bogatstva raunalne prezentacije heterogenog znanja.

(3) to se gradi i to je preostalo? Hipermedijske autorske ljuske za izgradnju inteligentnih tutorskih sustava, i to u on-site izvedbi, ali i u mrenoj, tj. web izvedbi (Brusilovsky, 1996; Nakabayashi i drugi, 1995, 1997; Stankov, 1997; Rosi, 2000). U suglasju s odgovorom na tree pitanje jest i okruenje naeg istraivanja. Prema tome, razvoj inteligentne hipermedijske autorske ljuske koja e u tutorskoj nastavi voenoj unutar hipermedijskog okruenja ispuniti zahtjeve uitelja ali i uenika predstavlja izvorni doprinos ovom znanstvenom podruju, pridonosi njegovu obogaivanju na naim prostorima te posebice izvornoj primjeni naela sustavnog miljenja i naela voenja u tehnici, prirodi i drutvu.

Inteligentne hipermedijske autorske ljuske (slika 1.3.) omoguavaju izgradnju inteligentnih tutorskih sustava, koje u procesu uenja i pouavanja ispunjavaju zahtjeve uitelja ali i uenika. Autorske ljuske imaju izomorfne znaajke u pogledu podrunog znanja te neprogramerima osiguravaju izgradnju baza podrunog znanja te podrku u uenju i pouavanju tako izgraenim bazama znanja.

2. Hipermedijska autorska ljuska Tutor - Expert System (TEx-Sys) Sustav TEx-Sys je strukturiran u suglasju s kibernetikim modelom (slika 1.2.), pa je u

vezi s tim stjecanje znanja i vjetina uenika voeni proces, a referenca nastavni sadraj i model "dobrog" uenika. Struktura sustava je modularna, a prikazana je na slici 2.1. Upravljaka funkcija sustava temelji se na: (i) mjerenju i dijagnosticiranju znanja uenika, (ii) odreivanju razlike aktualnog znanja uenika i referentnog modela, (iii) ocjenjivanju znanja uenika s preporukom za daljnji rad. Sustavni je pristup prihvaen kao metodologija projektiranja, razvoja i primjene modela stjecanja znanja i vjetina uenika u nastavi, koju na inteligentan nain podupire raunalo.

Stjecanje znanja i vjetina uenika jest voeni proces. Stanje znanja uenika ili dostignuta razina podrunog znanja upravljiva je ulazna veliina i izlazna veliina procesa za tekuu nastavnu jedinicu podrunog znanja. Referenca je definirana nastavnim sadrajem podrunog znanja koje valja savladati, i uz to modelom "dobrog" uenika utemeljenim pomou kriterija vrednovanja koji utjeu na spoznaju o potrebnoj razini znanja uenika.

Raunalni uitelj, kao zamjena "ivom" uitelju, djeluje u povratnoj vezi nastavnog sustava: motri, tj. mjeri i provodi dijagnostiku znanja uenika, odreuje odstupanja uenikova aktualnog znanja od referentnog modela, oblikuju upravljako djelovanje i prijenos novog znanja i ispravljanje (upuivanje, pruanje dodatnih informacija, dopunu steenog znanja).



Pretpostavljeno je da poremeaj djeluje samo neposredno na uenika. Nemotiviranost, slaba koncentracija tijekom uenja, niska razina prethodnih znanja, "mladenako" nezadovoljstvo i tome slino izvori su potencijalnih poremeaja. Raunalo djeluje bez emocija, "prua znanje", ispravlja, upuuje, dijagnosticira i ocjenjuje uinak uenika ostvaren tijekom uenja i pouavanja; nema negativnih utjecaja "nemotiviranog", "umornog", "nezadovoljnog" uitelja.

Predloeni novi model nastave s raunalnim uiteljem povezuje: (a) podruno znanje koje ukljuuje primjere i objanjenja; (b) znanje uitelja; (c) znanje uenika koje se razvija kao rezultat prekrivanja sa znanjem uitelja, ukljuujui nedostajua i pogrena poimanja i (d) skup pravila za koje se moe ustvrditi da otkrivaju zajedniki pogled na pogrena shvaanja u podrunom znanju. Osim toga, model omoguuje izgradnju inteligentnog sustava jer ispunjava ove bitne uvjete: (1) zakljuuje ili rjeava problem u aplikacijskoj sredini izabranog podrunog znanja, (2) zakljuuje o znanju i vjetinama uenika te (3) raspolae strategijom koja omoguuje smanjenje razlika u znanju izmeu uenika i eksperta.

2.1. Struktura sustava Sustav TEx-Sys je modularno strukturiran i obuhvaa:

Prijavni modul (Login) radi legalizacije rada u sustavu. Dodjeljuju se lozinke za rad i trae se osnovni podaci o ueniku i uitelju potrebni za praenje procesa uenja i pouavanja.

Ljusku za graenje inteligentnih tutorskih sustava, tj. izgradnju baze po volji odabranog podrunog znanja, temeljene na prikazu znanja pomou semantikih mrea s okvirima (Developing ili T-Expert).

Modul namijenjen ueniku za uenje i pouavanje (Learning and Teaching) u izabranom podrunom znanju,

Modul za ispitivanje (Testing) koji prua mogunost vrednovanja znanja uenika u scenariju pouavanja po uzoru na Piagetov princip "voene slobodne igre" (Sugerman, 1976).

Slika 2.1: Model voenja procesa stjecanja znanja i vjetina uenika u inteligentnom tutorskom sustavu



Login Developing Learning and Teaching Evaluating Testing Quiz

Mjerenje i dijagnostika znanja

Stvaranje upravljakih djelovanja

Learning and Teaching

Evaluating

Stanje znanja uenika

Referenca: Nastavni sadraji i model dobrog uenika

Stanje znanja uenika

Slika 2.2: Struktura sustava TEx-Sys

Modul za ocjenjivanje (Evaluation) koji uiteljima omoguuje stjecanje uvida u ostvarene rezultate uenja i pouavanja zasnovanog na principu prekrivanja (engl. overlay) znanja uenika i podrunog znanja. Omoguena je dijagnostika i ocjenjivanje znanja uenika, pri emu se ocjena formira pomou ekspertnog sustava s produkcijskim pravilima OCJENA. Uenik ima pristup ovom modulu, ali samo s mogunostima uvida u osobne rezultate i postignutu ocjenu svojeg znanja.

Modul Quiz predstavlja implementaciju testova kojima se ueniku distribuira skup pitanja s pridruenim ponuenim tonim ili netonim odgovorima. Uenik rjeava test obiljeavanjem odgovora koje smatra tonima. Nakon rjeavanja uenik se ocjenjuje i upuuje prema pojmovima podrunog znanja za koje se utvrdilo da ih nije dovoljno dobro obradio.

2.2. Prikaz znanja u sustavu TEx-Sys Prikaz znanja u sustavu TEx-Sys ostvaren je primjenom semantikih mrea s okvirima

te primjenom produkcijskih pravila.

vorovi (engl. nodes) i veze (engl. links) temeljne su komponente semantike mree s okvirima. vorovi slue za prikazivanje objekata podrunog znanja, a veze za prikazivanje odnosa izmeu objekata. Veza je u naelu tvrdnja da je za stanoviti objekt neto istina u odnosu na drugi objekt. Ljuska raspolae i sa semantikim vrstama: svojstva i okviri (atributi i vrijednosti atributa), nasljeivanje svojstava i okvira s mehanizmom zakljuivanja, multimedija i hipertekst.

- vorovi i veze Sloenost prikaza znanja pomou semantikih mrea uvjetuje injenica da njezini

vorovi mogu imati razliit smisao i znaenje kao to su: shvaanje entiteta, atribute entiteta, opis dogaaja i stanja entiteta. Nedostatak formalne semantike i standardne terminologije moda je i temeljni nedostatak semantikih mrea. Meutim, zajedniki su mu vorovi koji se nalaze na krajevima veze i utjeu na razumijevanje uvoenja veze. Temeljna je razlika u podjeli izmeu generike i individualne interpretacije vorova. Openito se neki vorovi uzimaju kao deskriptori primjenljivi na mnogo individualnih objekata ili opisa, dok drugi slue za prikazivanje tih individualnih objekata ili za opise primjenljivih na individualne objekte ili



opise. Jedan generiki vor moe biti vie ili manje specifian od drugog generikog vora iskazujui time mrenu strukturu semantikih mrea. Individualni vorovi tee istoj razini specifinosti.

Poetno se korisniku za relacije izmeu generikih vorova nudi koritenje semantikih primitiva: JE(ST) (IS_A), PODKLASA_OD ( - engl. subclass) i VRSTA_OD (), a za relaciju izmeu generikog i individualnog vora semantiki primitiv LAN_OD ( - engl. instance). Relacija DIO_OD () iskazuje odnos pripadanja odreenog objekta kao dijela nekog drugog objekta. U formalizaciji znanja i unoenju objekata semantike mree u bazu znanja doputaju se i sve ostale vrste veza koje korisnik moe proizvoljno definirati.

- Svojstva i okviri Relacije izmeu lana (primjerka) klase i klase ili pak izmeu podklase i nadklase

izraene su taksonomijskom klasifikacijom znanja. Meutim, ako uz to moramo iskazati i znanje o svojstvima objekata u danom podrunom znanju tada se moraju dodavati novi vorovi i njima pridruivati relacije sa znaenjem svojstva. Svojstva se iskazuju pomou semantikog primitiva s oznakom SVOJSTVO ( - engl. property) i shemom Minskoga (Touretzky, 1992) u kojoj je znanje enkodirano u paketima, tzv. okvirima, koji su ukomponirani u mreu s mogunosti pretraivanja. Sve skupa se zato naziva sustavom temeljenim na okvirima. Okvir se obino pridruuje objektu, pa u semantikoj mrei postoji naziv objekta. Objekt ima proizvoljni broj "otvora" (engl. slot), pomou kojih mu se dojavljuju atributi i pripadne im vrijednosti . Uvodei takvu strukturu u semantiku mreu znatno je unaprijeena mogunost prikaza znanja i iskazivanja eksplicitnih i implicitnih tvrdnji. Osim toga, osigurana je i shema indeksiranja poput one u asocijacijskim memorijskim sustavima, ali samo bez povratnih pokazivaa. Takve sustave s okvirima Cherniak i McDermot (1985) nazivaju "slot-and-filler", tj. atributno-vrijednosni prikaz znanja.

- Multimedija i hipertekst Objekti u bazi znanja, koja se gradi uz pomo ljuske T-Expert, pored naziva i veza

prema ostalim objektima mogu imati i jedan od strukturnih atributa, i to: tekstualni opis, identifikacijski simbol (engl. icon), sliku i animaciju (pokretnu sliku i zvuk) kao i URL adresu. Unos i auriranje tekstualnog opisa objekata osigurani su u ljusci T-Expert. Ostali se strukturni atributi moraju prirediti pomou odgovarajuih programskih alata u okruenju sustava Microsoft Windows.



ivotopisi

Dr. sc. Slavomir Stankov je docent na Fakultetu prirodoslovno-matematikih znanosti i odgojnih podruja Sveuilita u Splitu. Diplomirao, magistrirao i doktorirao je na Fakultetu elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje Sveuilita u Splitu. Podruje njegova istraivanja povezano je s inteligentnim tutorskim sustavima, autorskim ljuskama za gradnju inteligentnih tutorskih sustava, obrazovnim i nastavnim tehnologijama i programskim inenjerstvom. Dr. sc. Vlado Glavini je izvanredni profesor raunalnih znanosti na Fakultetu elektrotehnike i raunarstva Sveuilita u Zagrebu, gdje radi od 1974. Doktorirao je i magistrirao raunarstvo te diplomirao elektrotehniku na Fakultetu elektrotehnike i raunarstva Sveuilita u Zagrebu. lan je udruenja IEEE i ACM. Podruja znanstvene djelatnosti su: raunalne mree, uredski sustavi i korisnika suelja. Mr. sc. Andrina Grani radi kao znanstvena asistentica na Visokoj uiteljskoj koli Sveuilita u Splitu i Fakultetu prirodoslovno-matematikih znanosti i odgojnih podruja Sveuilita u Splitu. Diplomirala je i magistrirala raunarstvo na Fakultetu elektrotehnike i raunarstva Sveuilita u Zagrebu. Njezina osnovna podruja interesa i istraivanja su obrazovni sustavi i interakcija ovjeka i raunala, ukljuivo prilagodljiva korisnika suelja te vrednovanje upotrebljivosti. Trenutano zavrava doktorsku disertaciju. Mr. sc. Marko Rosi je asistent na Fakultetu prirodoslovno-matematikih znanosti i odgojnih podruja Sveuilita u Splitu od 1996. Magistrirao je na polju raunalnih znanosti na Fakultetu elektrotehnike i raunarstva Sveuilita u Zagrebu i diplomirao matematiku i informatiku na Fakultetu prirodoslovno-matematikih znanosti i odgojnih podruja Sveuilita u Splitu. Glavna podruja istraivanja su mu objektno orijentirano programiranje, web aplikacije, raspodijeljeni raunalni sustavi, sustavi obrazovanja na daljinu i inteligentni agenti.

Documents

tutorski_1dio