бто знаходження людини з моделлю, яка б показала гарне знання цієї теми). Менше ніж два роки тому Брусилівський передбачав, що адаптивна підтримка співробітництва стане популярною технологією. Майже відразу пророкування стало правдою. Зараз ми можемо перерахувати декілька існуючих прикладів адаптивної підтримки співробітництва в середовищі СОІ. Група з Університету Саскачевану розширила свою оригінальну, орієнтовану на робочі місця технологію допомоги однокурсників розроблену для системи PHelpS для середовища СОІ в своїй системі Intelligent Helpdesk. Інша схожа система розвивалася і еволюціонувала в Університеті Центральної Флориди. Додатково до цього, група в Університеті Дьюісберга, відома своєю новаторською роботою з адаптивної підтримки співробітництва нещодавно запропонувала грунтовний фундамент для реалізації методів інтелектуальної підтримки для розповсюджуваного інтернетівського освіти. Ця основа може природним чином підтримувати їх оригінальний спосіб адаптивної підтримки співробітництва та забезпечує основу для досліджень інших методів підбору моделей.
Інтелектуальне спостереження за класом також засновано на можливості порівнювати записи про різних учнів. Однак замість пошуку збігів воно шукає відмінності. Метою є визначення учнів, які вчать запису істотно відрізняється чином від їх однокурсників. Ці учні можуть відрізнятися від інших по-різному. Вони можуть бути розвиваються занадто швидко, або занадто повільно, або просто що мають доступ до набагато меншого матеріалу, ніж інші. У будь-якому випадку ці навчають, потребують уваги викладача більше, ніж інші, щоб кинути виклик тим, хто може; щоб забезпечити більше пояснень тим, хто не може; і підштовхнути тих, хто бариться. У звичайній аудиторії викладач може стежити за відвідуваністю і увагою учнів, щоб знайти тих, кого навчають потребують особливої вЂ‹вЂ‹уваги. У Мережевий аудиторії викладач в кращому випадку має тільки дані з журналу, які важкі для розуміння. У той же час необхідність розпізнавання невеликого підмножини учнів, нуждаю дяться в допомоги більше, ніж інші, є більш важливою. У середовищі СОІ на спілкування між викладачем і учнями зазвичай витрачається більше часу, і віддалений викладач просто не може індивідуально звернутися більше ніж до невеликого підмножині класу. Система HyperClassroom представляє цікавий приклад використання нечітких механізмів для визначення застояних учнів в аудиторії СОІ. На час написання це єдиний приклад технології інтелектуального спостереження за класом відомий автору.
3 Адаптивні і інтелектуальні технології в широких масштабах Мережевого освіти
Тим, хто знайомий з потребами Мережевого навчання повинно бути ясно, що адаптивні і інтелектуальні технології можуть підвищити якість різних сторін Мережевих освітніх систем. Адаптивне подання може поліпшити придатність до використанню навчального матеріалу. Адаптивна підтримка в навігації і адаптивне побудова послідовності можуть використовуватися для по...
