An approximation to the computational theory of perceptions using ontologies

Martínez-Cruz, Carmen; Heide, Albert van der; Sánchez, Daniel; Triviño, Gracián

doi:10.1016/j.eswa.2012.02.107

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“…In the research line of CTP, we have defined GLMP as a useful paradigm for developing computational systems able to generate linguistic descriptions of data, [9], [4], [8], [5], [7]. Here, we introduce this paradigm with the definition of a system architecture that divides the different components of system in two main processes: i) off-line process is executed once in the system during the building stage and it is performed by the designer, ii) on-line process is automatically executed each time the system acquires data and requires an answer.…”

Section: System Architecturementioning

confidence: 99%

“…These computational systems require a new conceptualization of the experience base where the expert knowledge is represented using an ontology that includes both the data and process information in the same framework, a first version of this ontology was proposed in [8]. Then, having this ontology, system knowledge is semantically represented and also processed information are included in a well-formed single structure instead of being scattered throughout the system.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Three main components of experience base in linguistic description of data

Martínez-Cruz

Sánchez

Triviño

2013

2013 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE)

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In this paper, we present a contribution to solve the problem of organizing the representation of experience in computational systems which are able to generate relevant linguistic descriptions of data for specific users and contexts. We claim, that, typically, the expert knowledge modeled in these systems is limited to one of the dimensions of the meaning of natural language. Here, we model the experience base distinguishing among three types of meaning, namely, Ideational meaning concerning with the technical, impersonal description of the specific phenomenon; Interpersonal meaning concerning with the role of the partners involved in the communication process and Textual meaning concerning with the contribution to the meaning of the specific realization with natural language of both previous types of meaning. In order to organize these types of meaning (also called components of experience base) in a practical computational representation, we have built an ontology that will help designers to model their experience in the application domain. Using this ontology, the computational system is able of identifying the most suitable linguistic descriptions for describing the input data. Our approach is presented with the support of a practical example in the domain of the maintenance of comfort in a room.

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Section: System Architecturementioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Three main components of experience base in linguistic description of data

Martínez-Cruz

Sánchez

Triviño

2013

2013 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE)

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“…This process ranges from counting objective data on correct and incorrect responses, through the generation of a formative assessment report, to the assignment of a final grade. Of all the fuzzy techniques, the methodology that best suits our purpose is the granular linguistic model of a phenomenon (GLMP) (MartinezCruz, Van der Heide, Sanchez, & Trivino, 2012). We have used this methodology to build the GLMP of learning assessment that represents instructor reasoning.…”

Section: State Of the Art Of Fuzzy Assessmentmentioning

confidence: 99%

An approach to automatic learning assessment based on the computational theory of perceptions

Sánchez-Torrubia

Torres-Blanc

Triviño

2012

Expert Systems with Applications

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E-learning systems output a huge quantity of data on a learning process. However, it takes a lot of specialist human resources to manually process these data and generate an assessment report. Additionally, for formative assessment, the report should state the attainment level of the learning goals defined by the instructor.This paper describes the use of the granular linguistic model of a phenomenon (GLMP) to model the assessment of the learning process and implement the automated generation of an assessment report. GLMP is based on fuzzy logic and the computational theory of perceptions. This technique is useful for implementing complex assessment criteria using inference systems based on linguistic rules. Apart from the grade, the model also generates a detailed natural language progress report on the achieved proficiency level, based exclusively on the objective data gathered from correct and incorrect responses. This is illustrated by applying the model to the assessment of Dijkstra's algorithm learning using a visual simulation-based graph algorithm learning environment, called GRAPHS.

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“…En este punto entramos en contacto con el grupo de trabajo en el que se estaba desarrollando el Modelo Granular Lingüístico de un Fenómeno (ver [63], [101], [131]) y comprobamos que, además de utilizar el potencial de la lógica borrosa para codificar el razonamiento lingüístico, lo que era muy apropiado para la consecución de nuestros objetivos, este modelo preservaba muy bien la información a lo largo del proceso de inferencia manteniendo una complejidad computacional sorprendentemente baja. Estas interesantes prestaciones se deben a la metodología aplicada tanto en la evaluación de las reglas como en la transmisión de la información a través de los distintos niveles, según se detalla en las secciones 5.2 y 6.5.…”

Section: Sistemas De Evaluación Basados En Lógica Borrosaunclassified

“…Las del segundo tipo deberán agregar la información de dos o más percepciones para generar la información que almacenará la percepción de nivel superior directamente relacionada con ellas. El esquema quedará entonces como el de la Veamos las definiciones formales de estos conceptos [63], [101] …”

Section: Capítulo 5 Definición Del Modelo Granular Lingüístico De Ununclassified

Especificaciones eMathTeacher, creación del Modelo Granular Lingüístico de la evaluación del aprendizaje humano, y diseño de sistemas que implementan estos conceptos

Torrubia¹,

Mercedes²

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El concepto de algoritmo es básico en informática, por lo que es crucial que los alumnos profundicen en él desde el inicio de su formación. Por tanto, contar con una herramienta que guíe a los estudiantes en su aprendizaje puede suponer una gran ayuda en su formación. La mayoría de los autores coinciden en que, para determinar la eficacia de una herramienta de visualización de algoritmos, es esencial cómo se utiliza. Así, los estudiantes que participan activamente en la visualización superan claramente a los que la contemplan de forma pasiva. Por ello, pensamos que uno de los mejores ejercicios para un alumno consiste en simular la ejecución del algoritmo que desea aprender mediante el uso de una herramienta de visualización, i. e. consiste en realizar una simulación visual de dicho algoritmo.La primera parte de esta tesis presenta los resultados de una profunda investigación sobre las características que debe reunir una herramienta de ayuda al aprendizaje de algoritmos y conceptos matemáticos para optimizar su efectividad: el conjunto de especificaciones eMathTeacher, además de un entorno de aprendizaje que integra herramientas que las cumplen: GRAPHs. Hemos estudiado cuáles son las cualidades esenciales para potenciar la eficacia de un sistema e-learning de este tipo. Esto nos ha llevado a la definición del concepto eMathTeacher, que se ha materializado en el conjunto de especificaciones eMathTeacher. Una herramienta e-learning cumple las especificaciones eMathTeacher si actúa como un profesor virtual de matemáticas, i. e. si es una herramienta de autoevaluación que ayuda a los alumnos a aprender de forma activa y autónoma conceptos o algoritmos matemáticos, corrigiendo sus errores y proporcionando pistas para encontrar la respuesta correcta, pero sin dársela explícitamente. En estas herramientas, la simulación del algoritmo no continúa hasta que el usuario introduce la respuesta correcta. Para poder reunir en un único entorno una colección de herramientas que cumplan las especificaciones eMathTeacher hemos creado GRAPHs, un entorno ampliable, basado en simulación visual, diseñado para el aprendizaje activo e independiente de los algoritmos de grafos y creado para que en él se integren simuladores de diferentes algoritmos. Además de las opciones de creación y edición del grafo y la visualización de los cambios producidos en él durante la simulación, el entorno incluye corrección paso a paso, animación del pseudocódigo del algoritmo, preguntas emergentes, manejo de las estructuras de datos del algoritmo y creación de un log de interacción en XML.Otro problema que nos planteamos en este trabajo, por su importancia en el proceso de aprendizaje, es el de la evaluación formativa. El uso de ciertos entornos e-learning genera gran cantidad de datos que deben ser interpretados para llegar a una evaluación que no se limite a un recuento de errores. Esto incluye el establecimiento de relaciones entre los datos disponibles y la generación de descripciones lingüísticas que informen al alumno sobre la Resumen -vievolución ...

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An approximation to the computational theory of perceptions using ontologies

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Three main components of experience base in linguistic description of data

Three main components of experience base in linguistic description of data

An approach to automatic learning assessment based on the computational theory of perceptions

Especificaciones eMathTeacher, creación del Modelo Granular Lingüístico de la evaluación del aprendizaje humano, y diseño de sistemas que implementan estos conceptos

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