An adaptive learning, technical intelligent tutoring system for signal-parametric fault-tolerant systems

Abstract

In this paper, it is presented an intelligent tutoring system for signal-parametric fault-tolerant systems. The Technical Intellectual Tutoring System (TITUS) takes advantage of Bayesian networks (BNs), which are a formal framework for uncertainty management. It is discussed how it employs BNs as an inference engine to assess the students’ mastery of knowledge and determine the proper pedagogical decisions for a productive learning process. In addition, it is described the architecture of TITUS and the role of each module in the system. TITUS has been tested and the experimental results are shown.

У цій статті представлено інтелектуальну систему навчання для сигнально-параметричних відмовостійких систем. Система технічного інтелектуального навчання (СТІН) використовує переваги байєсівських мереж (БМ), які є формальною основою для управління невизначеністю. Обговорюється, як він використовує БМ як механізм висновку для оцінки засвоєння студентами знань і визначення правильних педагогічних рішень для продуктивного процесу навчання. Крім того, описано архітектуру СТІН і роль кожного модуля в системі. Проведено випробування та наведено результати експериментів.

В данной работе представлена интеллектуальная обучающая система для сигнально-параметрических отказоустойчивых систем. Техническая интеллектуальная система обучения (ТИСО) использует преимущества байесовских сетей (БС), которые представляют собой формальную основу для управления неопределенностью. Обсуждается, как он использует БС в качестве механизма вывода для оценки усвоения знаний учащимися и определения правильных педагогических решений для продуктивного процесса обучения. Кроме того, описана архитектура ТИСО и роль каждого модуля в системе.