Search

NL2SH (Natural Language to Semantic Hypergraph) dataset can be used to build and evaluate methods for knowledge extraction and representation based on a semantic hypergraph. Each sentence has natural language annotations and dedicated semantic hyperedge.

This paper focuses on Predicate Sense Disambiguation (PSD) based on PropBank guidelines. Different approaches to this task have been proposed, from purely supervised or knowledge-based, to recently hybrid approaches that have shown promising results. We introduce one of the hybrid approaches - a PSD pipeline based on both supervised models and handcrafted rules. To train three supervised POS, DEP and POS DEP models we used syntactic features (lemma, part-of-speech tag, dependency parse) and semantic features (semantic role labels). These features enable per-token classification, which to be applied to unseen words, requires handcrafted rules to make predictions specifically for nouns in light verb constructions, unseen verbs and unseen phrasal verbs. Experiments were done on newly- developed dataset and the results show a token-level accuracy of 96% for the proposed PSD pipeline.

This corpus can be used to build and evaluate methods for extracting and presenting knowledge based on a semantic hypergraph. The corpus consists of 184 simple, complex and dependently complex sentences. All sentences are marked on the levels of tokenisation, sentence segmentation, morphosyntactic tagging, lemmatisation, syntactic dependencies, named entities, and semantic roles. This resource also includes, a representation of a subset of 176 sentences in the form of a semantic hypergraph that can be used to evaluate knowledge extraction methods for Croatian. The sentences used in this corpora are taken from the textbook: Hudeček, L., Mihaljević, M., Sršen, J. and Čamagajevac, S. (2017). Hrvatska Školska Gramatika. Zagreb: Institut za hrvatski jezik i jezikoslovlje. https://gramatika.hr/impresum/

Predavanje je opisalo primjenu kontroliranog hrvatskog jezika u inteligentnom tutorskom sustavu. Rečenice i pitanja na kontroliranom jeziku su generirana temeljem ontološkog prikaza znanja. Odgovori na pitanja su prepoznati temeljem kontroliranog jezika.

Inteligentni tutorski sustavi su sustavi zasnovani na znanju i komunikaciji znanjem. CoLaB Tutor je inteligentni tutorski sustav koji posjeduje ontološki opisano područno znanje, a komunikaciju provodi kontroliranim jezikom. Tijekom učenja se generiraju rečenice kontroliranog jezika, a za vrijeme testiranja provodi se tutorski dijalog vođen strojem s konačnim brojem stanja. U tutorskom dijalogu se, osim generiranja pitanja, prepoznaje učenikov odgovor, generiraju povratne informacije i planiraju pitanja podrške.

Inteligentni tutorski sustavi su sustavi zasnovani na znanju i komunikaciji znanjem. CoLaB Tutor je inteligentni tutorski sustav koji posjeduje ontološki opisano područno znanje, a komunikaciju provodi kontroliranim jezikom. Model CoLaB Tutor-a je temeljen na tradicionalnoj arhitekturi inteligentnih tutorskih sustava. Stručnjak je sudionik CoLaB Tutor-a zadužen za ontološko opisivanje područnog znanja. Sustav CoLaB Tutor-a je zadužen da, na osnovi ontološki opisanog područnog znanja, postavi područno znanje, nastavni sadržaj i model učenika. Učenik se uči, poučava i testira komunicirajući na kontroliranom jeziku sa sustavom. Tijekom učenja se generiraju rečenice kontroliranog jezika, a za vrijeme testiranja provodi se tutorski dijalog vođen strojem s konačnim brojem stanja. U tutorskom dijalogu se, osim generiranja pitanja, prepoznaje učenikov odgovor, generiraju povratne informacije i planiraju pitanja podrške.

This paper presents the methodology for conducting controlled experiment replication, as well as, the results of a controlled experiment and an internal replication that investigated the effectiveness of an intelligent tutoring system. Since, there doesn’ t seem to be a common ground on guidelines for the replication of experiments in intelligent tutoring system’ s educational influence evaluation, this scientific method has just started to be applied to this propulsive research field. We believe that every effectiveness evaluation should be replicated at least in order to verify the original results and to indicate an evaluated e-learning system’ s advantages or disadvantages. On the grounds of experiment replication, a meta-analysis can be conducted in order to calculate overall intelligent tutoring system effectiveness.

Inteligentni tutorski sustavi (ITS) predstavljaju posebnu klasu asinkronih sustava e-učenja, a svoje funkcionalnosti ostvaruju u poučavanju po modelu jedan-na-jedan što je najučinkovitiji način odvijanja nastavnog procesa. ITS-ovi nastavljaju tradiciju sustava nastave pomoću računala iz kasnih pedesetih godina prošlog stoljeća utemeljenih na programiranoj nastavi. Danas su inteligentni tutorski sustavi, kao i autorske ljuske za njihovo oblikovanje, orijentirani na hipermedijsko Web okruženje, te predstavljaju „ vruće“ istraživačko područje. U radu predstavljamo vlastito istraživanje, vezana za razvoj i primjenu autorske ljuske za oblikovanje ITS, koje smo provodili u posljednjih petnaest godina. Naša istraživanja su temeljena na kibernetičkom modelu sustava, paradigmi „ poučavanje je upravljanje učenjem, načelima poučavanja „ živog“ učitelja i tradicionalnoj građi inteligentnih tutorskih sustava. Razvili smo model autorske ljuske Tutor – Expert System (TEx-Sys) za oblikovanje inteligentnih tutorskih sustava i na njemu implementirali tri inačice od on-site Windows aplikacije do aplikacije temeljene na Web uslugama. Model TEx-Sys ima sljedeće sudionike: učenika radi stjecanja znanja i vještina, stručnjaka područnog znanja za oblikovanje baza znanja, učitelja koji koristi bazu znanja za didaktičko oblikovanje nastavnih sadržaja i administratora koji motri sustav (sudionike i način korištenja). Programski sustavi izvedeni na modelu TEx-Sys primijenjeni su u nastavnom procesu na nekoliko visokih učilišta i osnovnih škola.

Inteligentni tutorski sustavi (ITS) i njihove autorske ljuske spadaju u kategoriju sustava e-učenja koji služe prilikom učenja i poučavanja. Potreba za učinkovitom komunikacijom između korisnika i ovakvih sustava definiraju novu potkategoriju ITS-ova koji se temelje na prirodnom jeziku. Računalni tutor koji je u stanju komunicirati s učenikom na prirodnom jeziku je sve sličniji ljudskom tutoru čime se olakšava učenje i poučavanje. U ovom radu je opisana autorska ljuska LASIT kod koje se generiranjem prirodnog jezika prikazuje nastavni sadržaj, a dijalogom testira znanje učenika.

This paper presents the methodology for conducting controlled experiment replication, as well as, the results of a controlled experiment and an internal replication that investigated the effectiveness of an e-learning system. There doesn’ t seem to be a common ground on guidelines for the replication of experiments in e-learning system’ s educational influence evaluation, as there are only a few replicated experiments related to the e-leaning systems’ effectiveness evaluation. Therefore, this scientific method has just started to be applied to this propulsive research field. We believe that every effectiveness evaluation should be replicated at least in order to verify the original results and to indicate an evaluated e-learning system’ s advantages or disadvantages.

U svrhu ispitivanja učinka sustava e-učenja, pristupili smo definiranju vlastite metodologije za vrednovanje. Definirali smo varijantu eksperimentalnog istraživanja s paralelnim grupama kod kojeg postoje dvije grupe ispitanika – kontrolna i eksperimentalna - od kojih je svaka nosilac svog eksperimentalnog faktora – tradicionalna nastava i sustav e-učenja. Kod osnovnog modela eksperimenta s paralelnim grupama se pomoću inicijalnog i završnog testa mjeri inicijalno i završno znanje ispitanika. Kod modela eksperimentalnog istraživanja s paralelnim grupama kojeg ovdje opisujemo, osim inicijalnog i završnog stanja, ispituje se znanje ispitanika i u međustanjima uporabom testova provjere. Stoga smo ovakav model nazivali eksperiment s paralelnim grupama uz parcijalno ispitivanje stanja. U našem pristupu računamo parcijalne veličine učinka prema rezultatima svakog testa pomoću aritmetičkih sredina razlika između rezultata testova provjere i završnog testa te inicijalnog testa za obje grupe studenata, kao i standardnu devijaciju odgovarajuće razlike za kontrolnu grupu. Ukupna veličina učinka računa se kao aritmetička sredina parcijalnih veličina učinka. Opisanu metodologiju smo primijenili za vrednovanje učinka konkretnog sustava xTEx-Sys koji pripada klasi inteligentnih tutorskih sustava, a samim time i sustavima e-učenja.

As the acquisition of knowledge is often an expensive and time-consuming process, it is important to know whether it actually improves the student performance. The e-learning is a revolutionary paradigm that has lately been significantly evolving and it is closely related to the intelligent tutoring systems. Methodology for evaluating the educational influence of learning and teaching process, questions whether and in what amount, students learn effectively. Within this context, we measure educational influence by using the effect size as metric. In this paper we present architecture and functionality of a model for the automatic evaluation of educational influence. The model relies its evaluation engine on methodology that has been originally developed for the intelligent tutoring systems effectiveness evaluation, and it will, generally, be applicable on any e-learning system. That would enable calculation of overall e-learning systems effectiveness, as well as, effectiveness of different categories of e-learning systems, using meta-analysis.

E-learning took place between information and communication technology on one side and education on the other. Authoring shells are kind of e-learning systems capable for generating intelligent tutoring systems. These systems usually models learner’ s knowledge by using overlay method during tests. In this paper is presented an advanced approach in refining and making flexible mark of learner’ s knowledge by applying fuzzy system in overlay method.

Services on WWW have enabled development of the e-learning systems which are considered to be direct application of the information and communication technology. The xTEx-Sys system is a Web-based authoring shell with adapted environment to each actor of the system. A formal representation of the course material in the xTEx-Sys involves ontology driven knowledge description. Student’ s knowledge evaluation in the xTEx-Sys is realized by using dynamic quizzes. This paper describes the ontology’ s role of the xTEx-Sys knowledge evaluation process.

In this paper we have focused on one aspect of e-learning, on learning and teaching using Web-based intelligent tutoring systems. B. Bloom in his research in 1984. had shown that individualized and traditional instruction in classroom differ in two standard deviation, that is, there is "2-sigma difference" in advantage of individualized instruction. Also, traditional instruction in classroom cannot compete individualized instruction in interactivity and adoptability. Involving computers in education and development of intelligent tutoring systems give new potential to learning and teaching process because computers are much cheaper than human tutors. In a moment when intelligent tutoring systems become Web-oriented, time and space boundaries are completely crossed. Evidently, educational influence of those systems should be evaluated. In this paper we present a research that was conducted to evaluate educational influence of Web-based intelligent tutoring system DTEx-Sys, along with description of result analyses and metric characteristics of used tests.

Razvoj suvremenih tehnologija umrežavanja kao i hipermedijskih sustava utjecali su na uvođenje novih pristupa učenju, što je rezultiralo preoblikovanjem obrazovnog procesa. Nove nastavne paradigme su usmjerene ka učeniku, prepoznajući ga kao središnje mjesto obrazovnog procesa, u čijem su okruženju svi resursi potrebni za potporu učenju i poučavanju. Prikaz znanja u većini postojećih sustava e-učenja koristi takve reprezentacije koje se tipično zasnivaju na fizičkim dokumentima ili njihovim dijelovima prikladno povezanih hipermedijskim vezama. U novome pristupu, koji se primjenjuje u inteligentnim sustavima e-učenja, prikaz znanja se temelji na njegovu strukturiranju korištenjem nekih od metoda umjetne inteligencije. U radu je proučena mogućnosti prikaza znanja semantičkim mrežama s naglaskom na njegovu provjeru dinamičkim generiranjem kvizova specijaliziranim ontologijama za opis predložaka za pitanja i odgovore. Ovi su predlošci osnova za generiranje kviza, što ima posebnu didaktičku težinu pri poslovanju modelom učenika te utvrđuje konačnu ocjenu znanja s preporukama za daljnji rad. Na temelju dobivenih rezultata potrebno je modelirati primjereni sustav e-učenja koji primjenjuje navedene principe te je ostvarena njegova prototipna implementacija i provjerena valjanost pristupa. Improvement of modern network technologies as well as hypermedia systems had impact on presenting new learning approaches, resulting in redesign of education process. New teaching paradigms are learner oriented, identifying learner as a central part of education process and having necessary resources for support learning and teaching. Knowledge representation in majority of existing e-learning systems uses representations usually based on physical documents or their parts conveniently connected using hyper-medial links. In new approach, which is applied in intelligent e-learning systems, knowledge representation is based on its structuring using various artificial intelligence methods. In this paper ability of semantic network knowledge representation is reconsidered underlining on its verification by dynamic quiz generation with specialized ontology’s for describing templates for question and answers. These templates are basis for generating quizzes, having didactical influence on managing student model and tracing final mark for knowledge with recommendations for further work. Relaying on the principles of achieved results it is necessary to design e-learning system which applies mentioned doctrines and in scope of this work prototyped implementation is realized with tested pertinence.

U ovom radu se opisuje primjena xTEx-Sys sustava kao okruženja za razvoj nastavnog sadržaja iznesenog u katalogu znanja nastalog u okrilju hrvatskog nacionalnog obrazovnog standarda. Katalog znanja, vještina i sposobnosti iz područja informatike se u sustavu xTEx-Sys oblikuje po SCORM normi te se opisuju uloge stručnjaka iz područnog znanja, učitelja i učenika za vrijeme stvaranja i učenja nastavnog sadržaja po katalogu znanja iz područja informatike.

Nowadays educational systems present their users (teachers and students) an intelligent environment in order to enhance the learning and teaching process. The goal of e-learning system developers is to build such systems that will create individualized instruction to get as close as possible to the 2-sigma boundary. Because of the fact that acquisition of knowledge is often an expensive and time-consuming process, it is important to know whether it actually improves student performance. In this paper we are going to present our approach about evaluating the educational influence of a e-learning system as well as some results on the evaluation of the e-learning system educational effectiveness in augmenting student's accomplishments for a particular knowledge domain by using the effect size as the metrics. By doing so, we determine whether and in which degree an e-learning system increases student’ s performance and can, therefore, be an adequate alternative for human tutors.

E-learning took place between information and communication technology on one side and education on the other. Intelligent authoring shells are kind of e-learning systems capable for generating intelligent tutoring systems. Web services, as standard for describing, publishing, discovering and binding application interfaces, could raise e-learning systems into a higher level enabling communication between learning systems regardless of used application platforms. xTEx-Sys is intelligent authoring shell completely oriented on Web services. This paper describes functional requirements and architecture of xTEx-Sys system.

WWW usluga je omogućila zasnivanje više tisuća sustava koji se mogu smatrati direktnom primjenom suvremene informacijske i komunikacijske tehnologije, a svoj rad uglavnom zasniva na statičkom prikazu nastavnog sadržaja. Povećanje mogućnosti takvih sustava obrazovanja postiže se dodavanjem interaktivnih, adaptabilnih i inteligentnih funkcija, što omogućuje između ostaloga i razvoj Web orijentiranih autorskih ljuski za izgradnju inteligentnih tutorskih sustava. E-učenje kao nova paradigma što se odvija uz pomoć različitih uređaja temeljenih na elektronskoj tehnologiji doima se kao svekolika zamjena za sve ono što se u proteklom razdoblju od oko pedeset godina istraživalo i razvijalo u području primjene računalnih sustava u procesu učenja i poučavanja što ima vezu i sa inteligentnim tutorskim sustavima. Utjecaj inteligentnih tutorskih sustava na učenje i poučavanja danas je opet aktualan jer su istraživači uočili važnost i vezu pedagogijske paradigme ovih sustava s Bloom-ovim "2-sigma" problemom karakterističnim za uspješnost u postizanju znanja pri usporedbi individualnog i grupnog rada u procesu učenja i poučavanja te to izravno doveli s njima u vezu. Iznosimo rezultate istraživanja te ukazujemo na njihovu povezanost s vlastitim istraživanjem kojeg provodimo već više od deset godina. Osim prezentiramo najnoviji razvoj u okviru modela sustava Tutor-Expert System kao autorske ljuske za izgradnju inteligentnih tutorskih sustava u po volji odabranom područnom znanju.

Inteligentni tutorski sustavi mogu imati različite tehnike za ocjenjivanje znanja. Sustav neizrazite logike je jedan od prirodnijih izbora zbog svog funkcioniranja koje je slično ljudskom procesu zaključivanja. Ocjena, kao rezultat aproksimativnog promišljanja čovjeka je teško objašnjiva na precizan i kontinuirani način. Sustavi neizrazite logike nude prikladne i fleksibilne metode zaključivanja, ali pri tome žrtvuju preciznost i točnost. Jedan od glavnih problema kod izgradnje sustava neizrazite logike je razumljivo predočavanje heurističkih neizrazitih pravila i funkcija pripadnosti. Često je potrebno usklađivati neizrazita pravila i funkcije pripadnosti kako bi se postigli zadovoljavajući rezultati. Jedan od načina rješenja ovog problema je primjena metoda strojnog učenja, neuronskih mreža i genetičkih algoritama koje bi na osnovu podataka poboljšavale neizrazita pravila i koje bi učile o funkcijama pripadnosti ako one nisu unaprijed zadane. Ulazni izraziti vektor u sustav neizrazite logike čine bodovi postignuti tijekom testiranja znanja. Za prikaz znanja u ovom seminarskom radu se koristi tehnika semantičkih mreža s okvirima čiji su elementi čvorovi, veze među njima i okviri koji se mogu dekomponirati na svojstva i njihove vrijednosti. Svaki od tih elemenata znanja ima svoj faktor važnosti koji utječe na konačnu ocjenu. Prije su se pojedini čvorovi vrednovali jednako, a sada položaj čvora u semantičkoj mreži s okvirima definira njegov faktor važnosti. Određivanje faktora važnosti za vezu koja povezuje dva čvora jednak je srednjoj vrijednosti faktora važnosti povezanih čvorova. Čvor može i ne mora imati okvir, odnosno svojstva i vrijednosti, tako da će faktori važnosti svojstava i njihovih vrijednosti ovisit o faktoru važnosti samog čvora. Ovakvim vrednovanjem elemenata semantičke mreže s okvirima i primjenom sustava neizrazite logike ocjenjivanje testiranog znanja postaje sličnije zaključivanju koje učitelj vrši kada ocjenjuje znanje učenika. Potrebno je još jednom napomenuti kako je sustav neizrazite logike, bez obzira što se ne koriste sofisticirane tehnike za strojno učenje, lako podesiv, tako da konačna ocjena bude što bolje mjerilo testiranog znanja.

Temeljem protokola i plana istraživanja na projektu 0177110 tijekom zimskog semestra akademske godine 2002/2003 izvršeno je istraživanje o ustanovljavanju utjecaja i prihvaćanja hipermedijske autorske ljuske u nastavi na Fakultetu prirodoslovno &#8211 ; matematičkih znanosti i odgojnih područja Sveučilišta u Splitu. Uvjeti testiranja Pilot testiranje je obuhvatilo studente koji su u navedenom semestru upisali kolegij Uvod u računarstvo. Obuhvaćene su studijske grupe: matematike, matematike i informatike, informatike i tehničke kulture, fizike i informatike te fizike i tehničke kulture. Testiranju je pristupilo ukupno 75 studenata. Testiranje je obavljeno za devet nastavnih cjelina koje sačinjavaju nastavni sadržaj kolegija Uvod u računarstvo i to: &#8226 ; Računalo kao sustav &#8226 ; Operacijski sustav MS-DOS &#8226 ; Operacijski sustav MS-Windows &#8226 ; Programski alat Norton Commander &#8226 ; Programski alat Windows Commander &#8226 ; Obrada Teksta MS-Word &#8226 ; Proračunske tablice MS Excel &#8226 ; Prezentacijski sustav MS-PowerPoint &#8226 ; Osnove računalnih mreža &#8226 ; Osnove programiranja Testiranje je obavljeno u tri ciklusa. Testiranje je provedeno putem programskog sustava tipa kviza sa deset serija po dva pitanja. Kviz je generativnog tipa organiziran u tri težinske kategorije. Počinje se drugom težinskom kategorijom i u zavisnosti od uspješnosti ide se ili u teže kategoriju (više bodova za ocjenu, teža, pitanja) ili u lakšu kategoriju (manje bodova, lakša pitanja). Onaj student koji je bio jednom u drugoj kategoriji i devet puta u trećoj je uspješno riješio kviz. Svi studenti koji su uspješno riješili sva tri ciklusa kviza bili su oslobođeni praktičnog dijela ispita kolegija Uvod u računarstvo. Testiranje je provedeno na mrežnoj - distribuiranoj verziji sustava Tutor &#8211 ; Expert System (TEx-Sys) s nazivom Distributed Tutor &#8211 ; Expert System (DTEx-Sys) na računalu poslužitelju proliant.pmfst.hr. Izvršeno je i anketno ispitivanje studenata o upotrebljivosti ovakvog načina testiranja znanja.

Informacijska i komunikacijska tehnologija je postala sastavi dio tradicionalne nastave ili pak kao zamjena takvoj nastavi u sinkronom ili pak asinkronom načinu. Posljednjih je godina na informacijskoj usluzi WWW zasnovano više tisuća sustava koji se mogu smatrati direktnom primjenom informacijske i komunikacijske tehnologije. Većina tih sustava svoj rad zasnivaju na statičkom prikazu nastavnog sadržaja. Povećanje mogućnosti takvih sustava obrazovanja postiže se dodavanjem interaktivnih, adaptabilnih i inteligentnih funkcija. Takve je funkcije moguće implementirati dinamičkim generiranjem Web sadržaja ovisnosti o učenikovim upitima. Upotreba tih tehnologija omogućuje razvoj Web orijentiranih autorskih ljuski za izgradnju inteligentnih tutorskih sustava kojima se pristupa putem standardnih Web pretraživača. Posebno mjesto zauzima i nova paradigma učenja uz pomoć različitih uređaja temeljenih na elektronskoj tehnologiji, nazvana E-Learning paradigma, kao svekolika zamjena za sve ono što se razdoblju od oko pedeset godina istraživalo i razvijalo u području primjene računalnih sustava u procesu učenja i poučavanja. E-Learning temeljno doprinosi ovom području i ističe dvije bitne odrednice i to: // Sustav za upravljanje učenjem - Learning Management System // Standarde s osloncem na sustav SCORM &#8211 ; Sherable Content Object Refernce Model. Inteligentni tutorski sustavi ponovno dobivaju na značenju jer su istraživači u protekom razdoblju istaknuli važnost pedagogijske paradigme ovih sustava s ponovnim isticanjem tzv. &#8220 ; 2-sigma&#8221 ; problema karakterističan za uspješnost u postizanju znanja u usporedbi individualnog i grupnog rada. Ovaj interni izvještaj se upravo bavi ovim problemima te ima za cilj ukazati na povezanost našeg istraživanja i daljnjeg razvoja sustava TEx-Sys kao autorske ljuske za izgradnju inteligentnih tutorskih sustava.

Inteligentni tutorski sustavi mogu imati različite metode za prikaz znanja. Semantička mreža s okvirima kao jedna od metoda prikaza znanja je u ovom seminaru korištena za izgradnju deklarativnog znanja. Različiti tipovi veza semantičke mreže poslužili su za iskazivanje hijerarhijskog odnosa među pojmovima, strukturalnu pripadnost pojma nekom pojmu i ostale relacijske veze među pojmovima. Nadređeni i podređeni pojmovi vezivali su se vezama koje dopuštaju nasljeđivanje svojstava. Otvori u okvirima poslužili su za definiranje svojstava pojma, a punjenja istih okvira imaju oni pojmovi koji predstavljaju primjerke pojmova sa svojstvima. Za testiranje, u inteligentnim tutorskim sustavima, se najčešće koristi metoda kviza. Pitanja u kvizu se u većini ovakvih sustava unose od strane učitelja. Prikaz znanja pomoću semantičke mreže s okvirima omogućuje generiranje pitanja od strane računala. Jedna vrsta pitanja koja služe za klasificiranje znanja mogu se generirati korištenjem stabla odlučivanja kao jedne od metoda prikaza znanja. Takva pitanja u svojoj strukturi koriste svojstva i vrijednosti svojstava pojmova na osnovu kojih se odgovaranje na pitanje pojam svrstava u neku od klasa pojmova. Prednost ovakvog ispitivanja znanja, osim što se pitanja generiraju od strane računala, je u tome što se mogu klasificirati i pojmovi koji nisu opisani u semantičkoj mreži s okvirima.

Intelligent tutoring systems (ITS) are computer based intelligent systems for support and improvement of learning and teaching process. Tutor – Expert System (TEx-Sys) is an intelligent hypermedia authoring shell that is being projected, developed and implemented . In process of learning, students continually try to assimilate more knowledge in less time. Lore to this mode of learning does not aim to complete knowledge adoption, in fact student does not adopt teaching unit which had unsatisfactory prerequisite for adopt new teaching unit. For that reason ITS produces necessity for assessment in student process of learning.

Pristup projektiranju računalom utemeljenih inteligentnih tutorskih sustava Tema ovog rada je pristup projektiranju računalom utemeljenih inteligentnih tutorskih sustava. Pomoću UML (Unified Modeling Language) jezika za projektiranje objektno orijentiranih programskih sustava pristupilo se problemu dizajniranja inteligentnog tutorskog sustava. Projektiranje sustava prolazi kroz 5 faza, a ovaj rad uključuje prve tri: fazu prikupljanja zahtjeva, fazu analize i fazu dizajniranja sustava. Kod faze prikupljanja zahtjeva napravio se osvrt na postojeće inteligentne tutorske sustave, a pogotovo na inteligentnu hipermedijsku autorsku ljusku TEx-Sys. Struktura sustava TEx-Sys prati postavke inteligentnog tutorskog sustava i zbog toga su definirani modul učenika, modul učitelja i modul eksperta kao komponente sustava TEx-Sys. Takva struktura je ostvarena dvorednom arhitekturom gdje su funkcije i korisničko sučelje povezani u jednoj cjelini, dok se podaci sustava nalaze u drugoj cjelini. Funkcije sustava su grupirane u module i to: - Modul autorizacije - Modul registracije - Modul glavnog izbornika - Modul eksperta - Modul učenja i poučavanja - Modul testiranja znanja - Modul kviza znanja - Modul ocjenjivanja znanja. Podaci sustava TEx-Sys su zapravo baze podataka i tu imamo bazu korisnika i bazu znanja. Baza znanja se kreira u modulu eksperta, a njom se iskazuje područno znanje koje odgovara nastavnoj jedinici sustava TEx-Sys. Courseware u TEx-Sys-u se odvija na nivou nastavne jedinice koja strukturno odgovara područnom znanju. Na osnovu ovih znanja o inteligentnim tutorskim sustavima pristupa se projektiranju novog sustava pomoću UML jezika. Prvo se u pogledu korištenja UML-a i pomoću dijagrama korištenja definiraju osnovne funkcije i korisnici sustava, te njihova međusobna povezanost. Zatim se podaci sustava definiraju pomoću entiteta znanja i entiteta korisnika. Postupci nad entitetima se grupiraju u funkcije izbora, funkcije uređivanja i gradnje i funkcije prikaza. Na osnovu ovakve analize sustava pristupa se objektnom dizajniranju sustava pomoću UML jezika. U logičkom pogledu UML-a definira se statična struktura i dinamičko ponašanje sustava. Funkcije i entiteti sustava su organizirani u pakete sustava i to: - Knowledge(entitet znanja) - Users (entitet korisnika) - Login (prijava sustavu) - MainMenu(glavni izbornik) - Register(registriranje korisnika) - Expert(kreiranje područnog znanja) - Teacher(kreiranje nastavne jedinice) - Learn(učenje i poučavanje) - Test(testiranje znanja) - Quiz(kviz znanja) - Evaluate(ocjenjivanje znanja) Paketi sustava su izgrađeni trorednom arhitekturom gdje se ističu sučelje, funkcije i podaci sustava i prikazani su pomoću dijagrama klasa. Funkcije sustava su prikazane dijagramom međudjelovanja.

U ovom radu dan je pregled primjene programskih jezika u nastavi informatike 3. gimnazije u Splitu. U prvom razredu izučavaju se osnovni algoritmi i vrši njihovo prevođenje u programski jezik QBasic. Određeni razredi nastavljaju s Pascalom dvije godine, nakon kojeg primjenjuju C jezik. Ostali razredi, nakon Pascala u drugom razredu, izučavaju programski jezik C sljedeće dvije godine. Obzirom da se kroz srednjoškolsko obrazovanje prouče jednaki algoritmi, samo u različitim dobima učenika, prikazan je učinak pojedine metode na učenike i na njihov kasniji izbor programskog jezika za maturalne radove. Uz kritički osvrt, opisan je i prijedlog pristupa programskim jezicima u srednjoškolskom obrazovanju.

U ovom diplomskom radu istražujemo metode i alate za prepoznavanje oblačića i ekstrakciju slika u stripovima, te evaluiramo njihovu točnost i korisnost na primjerima stripa Alan Ford. Posebno se fokusiramo na prilagodbu odabranog alata za analizu Alan Ford stripova. Analiziramo relevantnu literaturu, opisujemo korištene metode i procjenjujemo njihovu učinkovitost. Rad zaključujemo s glavnim nalazima i smjernicama za buduća istraživanja. Ovaj rad pomaže umjetnicima, izdavačima stripova, čitateljima i znanstvenicima u analizi i stvaranju stripova., In this thesis, we investigate methods and tools for speech bubble recognition and image extraction in comics and evaluate their accuracy and usefulness on the examples of Alan Ford comics. In particular, we focus on customizing the selected tool to analyze Alan Ford comics. We analyze the relevant literature, describe the methods used and evaluate their effectiveness. We conclude the paper with the main findings and guidelines for future research. This work helps artists, comics publishers, readers, and scholars analyze and create comics.

Korištenjem robota, učenici se mogu aktivno uključiti u proces učenja, a programiranje postaje interaktivno i zabavno. U ovom radu izrađena je mobilna aplikacija na edukacijskoj platformi MIT App Inventor korištenjem programskog jezika Scratch koja služi za upravljanje robotom STEMI hexapod. Kao glavni dio rada provodi se istraživanje interakcije različitih stilova učenja u poučavanju programiranja korištenjem robota STEMI hexapod. U obradi podataka koristi se factorial ANOVA kao metoda višefaktorske analize varijance za četiri dimenzije stilova učenja prema Felder-Silvermanovom modelu. Na uzorku od 97 ispitanika, utvrđeno je da učenici koji su verbalni po vizualno/verbalnoj dimenziji i ujedno racionalni po racionalno/intuitivnoj dimenziji postižu statistički značajno bolje rezultate u programiranju robota od učenika koji imaju druge kombinacije stilova učenja prema Felder-Silvermanovom modelu., By using robots, students can actively engage in the learning process, and programming becomes interactive and fun. In this study, a mobile application was developed on the educational platform MIT App Inventor using the Scratch programming language, which is used to control the STEMI hexapod robot. The main part of the project involves researching the interaction of different learning styles on programming learning using the STEMI hexapod robot. Factorial ANOVA is used as a method of multivariate analysis of variance for four dimensions of learning styles according to the Felder-Silverman model. Based on a sample of 97 participants, it was found that students who are verbal on the visual/verbal dimension and rational on the rational/intuitive dimension achieve statistically significantly better results in robot programming than students with other combinations for all four dimensions of learning styles according to the Fedler-Silverman model.