Automatische kognitive Diagnose in einem Programmier-Tutor

  • Gerhard Weber
Conference paper
Part of the Informatik-Fachberichte book series (INFORMATIK, volume 216)

Zusammenfassung

Es wird die Diagnose-Komponente eines Intelligenten Tutoriellen Systems zum Erlernen der Programmiersprache LISP vorgestellt. Diese Komponente führt eine automatische Diagnose des vom Schüler in einem LISP-Struktur-Editor erstellten LISP-Kodes durch. Als Ergebnis wird eine Beschreibung deijenigen Konzepte, Schemata und Pläne, bzw. der Fehlkonzepte geliefert, die das Zustandekommen der Lösung (bzw. des Fehlers) erklären können. Die in der Schülerlösung identifizierten Konzepte, Pläne, usw. werden als Instanzen der entsprechenden Konzept-Frames in die hierarchisch aufgebaute Wissensbasis integriert. Diese “episodischen” Wissens-Frames werden im weiteren Verlauf zu einer Verbesserung und Individualisierung des Diagnoseprozesses herangezogen.

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. Adelson, B. (1984). When novices surpass experts: The difficulty of a task may increase with expertise. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 10, 483–495.CrossRefGoogle Scholar
  2. Barr, A. Beard, M. & Atkinson, R. (1976). The computer as a tutorial laboratory. International Journal of Man-Machine Studies, 8, 567–596.MATHCrossRefGoogle Scholar
  3. Carbonell, J. G. (1986). Derivational analogy: A theory of reconstructive problem solving and expertise acquisition. In R. S. Michalski, J. G. Carbonell & T. M. Mitchell (eds.). Machine learning: An artificial intelligence approach. Vol. II. Los Altos CA: Morgan Kaufmann Publishers.Google Scholar
  4. Clancey, W. J. (1986). Qualitative student models. Annual Review of Computer Science, 1, 381–450.CrossRefGoogle Scholar
  5. Dreyfus, H. L. & Dreyfus, S. E. (1985). Mind over machine. New York: Macmillan/The Free Press.Google Scholar
  6. Kohne, A. & Weber, G. (1987). STRUEDI: A LISP-structure editor for novice programmers. In H. J. Bullinger & B. Schackel (eds.). Human-Computer Interaction INTERACT ′87, 125–129. Amsterdam: North-Holland.Google Scholar
  7. Kolodner, J. L. (1983). Towards an understanding of the role of experience in the evolution from novice to expert. International Journal of Man-Machine Studies, 19, 497–518.CrossRefGoogle Scholar
  8. Kolodner, J. L. (1984). Retrieval and organizational strategies in conceptual memory: A computer model. Hillsdale NJ: Lawrence Erlbaum.Google Scholar
  9. Lebowitz, M. (1983). Generalization from natural language text. Cognitive Science, 7, 1–40.CrossRefGoogle Scholar
  10. McKendree, J, Reiser, B. J. & Anderson, J. R. (1984). Tutorial goals and strategies in the instruction of programming skills. Proceedings of the Sixth Annual Conference of the Cognitive Society. Boulder CO, 252–254.Google Scholar
  11. Murray, W. R. (1988). Automatic program debugging for intelligent tutoring systems. London: Pitman.MATHGoogle Scholar
  12. Ohlsson, S. (1986). Some principles of intelligent tutoring. Instructional Science, 14, 293–326.CrossRefGoogle Scholar
  13. Ross, B. (1984). Remindings and their effects in learning a cognitive skill. Cognitive Psychology, 26, 371–416.CrossRefGoogle Scholar
  14. Schank, R. C. (1982). Dynamic memory. Cambridge: University Press.Google Scholar
  15. Self, J. (1974). Student models in computer-aided instruction. International Journal of Man-Machine Studies, 6, 261–276.CrossRefGoogle Scholar
  16. Weber, G. (1988). Cognitive diagnosis and episodic modelling in an intelligent LISP-tutor. Proceedings of Intelligent Tutoring Systems ITS-88, Montreal June 1-3, 207–214.Google Scholar
  17. Weber, G. Waloszek, G. & Wender, K. F. (1988). The role of episodic memory in an intelligent tutoring system. In J. Self (Ed.). Artificial Intelligence and human learning: Intelligent computer-aided instruction, 141–155. London: Chapman & Hall.Google Scholar
  18. Weber, G. & Wender, K. F. (1987). Die Simulation des Wissenserwerbs anhand eines episodischen Lernermodells (Trierer Psychologische Berichte, Band 14, Heft 9 ). Trier: Universität Trier, FB I, Psychologie.Google Scholar
  19. Wenger, E. (1987). Artificial intelligence and tutoring systems: Computational and cognitive approaches to the communication of knowledge. Los Altos CA: Morgan Kaufmann.Google Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1989

Authors and Affiliations

  • Gerhard Weber
    • 1
  1. 1.Fachbereich IPsychologie Universität TrierGermany

Personalised recommendations