ياسر نصر الدين السيد2018-03-082018-03-082017http://hdl.handle.net/123456789/11388رسالة مقدمة لنيل درجة دكتوراه الفلسفة في تقانة المعلوماتملخص الدراسة تهدف هذه الدراسة لتطوير نظام إدارة التعلم مودل وذلك عبر تصميم مقررات تكون متكيفة وذكية وفقا لأساليب التعلم وحالة الطالب المعرفية. وتعتبر عملية تطوير النظام ناشئة عن تزاوج خمسه مجالات رئيسيه هي هندسه المعرفة، والتفاعل بين الإنسان والألة، وعلم النفس المعرفي، والذكاء الاصطناعي وعلم النفس التربوي. في هذه الدراسة تم تطوير نظام إدارة التعلم مودل في ثلاثة أجزاء: نموذج المعرفة ونموذج الطالب ونموذج المعلم من أجل الحصول على تعليم فعال وتكيفي للطالب. في نموذج المعرفة: تمت نمذجة المقرر التَّعليمي بطريقتين مختلفتين بهدف تحديد الطريقة الأمثل، الطريقة الأولى هي طريقة الشبكة العصبية ذاكرة الترابط ثنائية الاتجاه والطريقة الثانية هي طريقة قواعد البيانات العلائقية وقد تمّ الاعتماد ضمن نظام ادارة التعلم مودل المطور على طريقة قواعد البيانات العلائقية لأنها تمتاز بالخصوصية والتعامل مع بيانات كبيرة، وأنواع البيانات غير النصية مثل الصور والفيديو. وفي نموذج الطالب: تم نمذجة نمط تعلم كل طالب وذلك باستخدام نموذج فلدر سلفرمان وفقاً لنتائج استبيان دليل نمط التعلم. كما تم استخدام طرق متعددة في نمذجة معارف الطالب منها الطريقة التقليدية وطريقة الـ HMM وطريقة الشبكات العصبية FBAM وART2 و 2Fuzzy-ART بغية إيجاد الأفضل من بينها ، ومن ثم تمت عملية مقارنة للخوارزميات السابقة وتقويم جودة أدائها وتوصل الباحث لأفضل طريقة باستخدام معيار (F-Measure) وهي خوارزمية 2Fuzzy-ART من حيث دقة النتائج وسرعة التنفيذ وقد تم استخدامها ضمن نظام مودل في نمذجة معارف الطالب. وفي نموذج المعلم: تمت نمذجة مختلف استراتيجيات التَّعليم المستخدمة في تقديم المقرر التعليمي والمحددة من قبل المعلمين، وذلك عن طريق تخزين القواعد التربوية في جدول مؤلف من عدة حقول تسمح بتخزين اللون المستخدم في عرض خريطة المقرر حسب الحالة المعرفية لكل طالب في كل مقرر وتحديد إمكانية عرض أو إخفاء مفهوم تعليمي ما. كما تم من خلال الدراسة أيضاً تطبيق خوارزمية نماذج ماركوف المخفية من أجل التنبؤ بالمفاهيم التالية التي يمكن زيارتها من قبل الطالب. ومن ثم تعرضت الدراسة لواجهات المستخدمة في نظام مودل المطور حيث تم تقسيم الواجهات التطبيقية المضافة لنظام مودل إلى أربعة مستويات وفق طبيعة المستخدم سواء كان مصمما للمقررات التَّعليمية، أو مسؤولا عن النظام، أو معلما، أو طالبا. وأخيراً تعرضت الدراسة لجانب اختبار النظام وذلك عن طريق تتبع عمليات التكيف مع طالب واحد بشكل خاص ومع عدة طلاب بخصائص وتفضيلات مختلفة كما تم اختبار ميزة تصدير النظام وفق المعيار SCORM بهدف استخدامه ضمن نظم إدارة تعلم أخرى ومن ثم تعرضت الدراسة لعملية التقويم لنظام مودل المطور من وجهة نظر مصمم المقررات والطالب باستخدام معيار Likert.   Abstract ¬ The objective of this thesis is to develop the Moodle learning management system to be adaptive and intelligent according to learning styles and the state of knowledge of each student. It is the result of the coupling across five key areas: knowledge engineering, human-computer interaction, cognitive psychology, artificial intelligence and psychology. In this thesis, the developing of Moodle system consists of Three parts: Student Model, knowledge Model and Teacher Model. In knowledge Model: Two methods are used to model course content with the objective to choose later the best one of them: In the first method, the domain knowledge is conceived and modelled using a hierarchical BAM neural network. In the second method, a relational database is used to represent domain knowledge. It consists of eleven tables. Relational database is selected to be used within Moodle developed system due to the following reasons: Some course designers prefer their course contents confidential and protected. In Student Model: This section details how the learning style of each student is modelled using the Felder-Silverman model. Then there are several methods using for determining the student knowledge status like: FBAM, ART2, Fuzzy-ART2 and HMM. All previous methods performance is evaluated by employing F-measure metric to determine the best one to be used later in our new system. Results show that Fuzzy-ART2 gives best categorization quality. In Teacher Model: I explain in details how to model different teachers' strategies in presenting course content to students. This is done by having them in a table which allow to store colours utilized to represent students' knowledge status in the course map and the possibility of showing or hiding a learning concept. Also, In this model, the implementation of prediction algorithm done by Hidden Marckov Models (HMM algorithm) to foresee the next concepts might be visited by students. In this thesis, some windows used to facilitate the interaction among different users of Moodle developed system. These windows are classified in four levels: administrator or course designer or tutor or student.التعلم الآليالذكاء الاصطناعي