Pengkelasan tahap pengetahuan pelajar secara pembelajaran adaptif berteknologi hipermedia - satu pendekatan rangkaian neural

Abstract

Hipermedia merupakan suatu sistem yang menghubungkan maklumat secara tidak linear. Sistem hipermedia terbentuk daripada nod dan pautan, dengan nod mewakili konsep atau idea yang boleh terdiri daripada teks, grafik, animasi, audio, video atau aturcara, manakala pautan pula berperanan sebagai penghubung antara nod. Sistem hipermedia dikenali juga sebagai sistem pembelajaran yang berpusat kepada pelajar. Ini adalah kerana sistem ini memberikan pelajar sepenuh pengawalan ke atas proses pembelajaran, iaitu pelajar bebas memandu penjelajahannya dalam mendapatkan bahan pengajaran. Sistem tutor berkepintaran pula merupakan suatu sistem pengajaran pintar yang cuba meniru kepintaran seorang guru atau pengajar yang menyampaikan bahan pengajaran dengan strategi pengajaran tertentu mengikut tahap pelajar yang berbeza. Terdapat pelbagai teknik dalam menentukan tahap pengetahuan bagi pelajar, dan di antaranya adalah dengan menggunakan kaedah kepintaran buatan. Oleh yang demikian, kertas kerja ini membincangkan teknik rangkaian neural dengan menggunakan rangkaian rambatan balik bagi mengklasifikasikan tahap pengetahuan pelajar berdasarkan kepada kriteria yang terpilih iaitu purata gred kumulatif, masa belajar, skor jawapan, kekerapan meminta bantuan, dan kekerapan ulangkaji. Data terhadap tahap pengetahuan pelajar dskala pada julat tertutup (0, 1), dan pencapaian pengkelasan oleh rangkaian neural dibandingkan dengan data asal.