Lerner-Inferenzen durch Konstruktion Bayes'scher Netze aus Domänenwissen

Nébel, István-Tibor

Lerner-Inferenzen durch Konstruktion Bayes'scher Netze aus Domänenwissen

dc.contributor.author	Nébel, István-Tibor
dc.contributor.editor	Jantke, Klaus P.
dc.contributor.editor	Fähnrich, Klaus-Peter
dc.contributor.editor	Wittig, Wolfgang S.
dc.date.accessioned	2019-08-27T08:15:11Z
dc.date.available	2019-08-27T08:15:11Z
dc.date.issued	2005
dc.description.abstract	Der Erfolg von e-Learning-Systemen hängt entscheidend vom Grad der Lernadaptivität ab. Adaptive tutorielle Systeme, die sich in einem bestimmten Maße an den Lerner anpassen können, benötigen hierfür Verfahren des maschinellen Lernens. Dieser Beitrag stellt ein Verfahren vor, das mit Hilfe von Domänenwissen über einen Lerner Bayes'sche Netze konstruiert, um Inferenzen über den Lerner bilden zu können. Diese zusätzlichen Lernerinformationen werden dem Adaptionsprozess zur Verfügung gestellt, um eher und qualitativ bessere Inferenzen bilden zu können.	de
dc.identifier.isbn	3-88579-401-40
dc.identifier.pissn	1617-5506
dc.identifier.uri	https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/24912
dc.language.iso	de
dc.publisher	Gesellschaft für Informatik e. V.
dc.relation.ispartof	Marktplatz Internet: Von e-Learning bis e-Payment, 13. Leipziger Informatik-Tage (LIT 2005)
dc.relation.ispartofseries	Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-109
dc.title	Lerner-Inferenzen durch Konstruktion Bayes'scher Netze aus Domänenwissen	de
dc.type	Text/Conference Paper
gi.citation.endPage	390
gi.citation.publisherPlace	Bonn
gi.citation.startPage	384
gi.conference.date	21.-23. September 2043
gi.conference.location	Leipzig
gi.conference.sessiontitle	Regular Research Papers

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