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閱讀最佳化路徑知識萃取:使用螞蟻演算法 / Extracting the Best Path Of Reading: Using Ant Algorithm

8月 04, 2013 0 Comments Edit Post

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這是個別研究課堂中的一份報告。我想要用螞蟻演算法來提出推薦閱讀順序的機制,所以我先介紹螞蟻演算法的作法,然後提出應用到閱讀標註學習上的作法。

This is my report in "Individual Study". I want to develop a method based on ant algorithm to extract the recommend path of reading. In this report, I introduced ant algorithm and design a application of reading.


參考書目 / Bibliography

林振展(2008)。應用自然界螞蟻的經驗分享機制萃取個人化推薦知識之研究(未出版之碩士論文)。銘傳大學:銘傳大學資訊工程學系碩士班。

投影片:閱讀最佳化路徑知識萃取 / Slide: Extracting the Best Path Of Reading

摘要 / Abstract

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這份投影片先介紹最經典的最佳化路徑問題:旅行銷售員問題(Traveling Salesperson Problem)。再將問題轉換為數位學習教材選擇的路徑,並介紹林振展同學是如何應用螞蟻演算法來求出推薦給學生的最佳教材閱讀順序。然後我再把問題對應到閱讀標註的學習情境中,試著提出以螞蟻演算法推薦文章閱讀順序的作法。這個作法在能夠分析大量閱讀資料的時候會變得相當有價值。

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不過接著我也對此提出了反思:「找出最好的閱讀順序,是教師的責任嗎?」我認為如何安排閱讀文本的責任,應該是落在作者身上。而我們教學者提出閱讀順序的用意,其實是在刺激學習者,讓他們自行能夠找尋屬於自己的閱讀方式。

簡單來說,我覺得閱讀沒有最佳的固定順序,但是卻有如何促使讀者自行找出最佳順序的方法。這就是從「唯一最佳解」的行為主義演化到「讀者自己的最佳解」的認知主義,也是我接下來要研讀的方向了。


結論:學無止盡的理論 / Conclusion: Countless Theories

做研究的時候,我們不只是觀察表面的行為,更重要的是要能夠看到人們背後的認知。要認識這些抽象的認知概念,那就必須要有理論為基礎。心理學用了許多方式解釋人類的認知,而教育理論則是進一步把人類的認知聚焦於學習的意圖。我試著想幫圖書館的館藏資源找到人們使用它的價值,那就是學習。

然而一旦埋頭下去,就會覺得這是深不可測的領域。認知相關理論已經發展許多年,實證的實驗也從許多方向不斷地深入探討。比起「我這個題目是否已經被做過了」的擔心,我更不願意沒能夠把握認知理論的全貌就貿然進行研究的匆促態度。

不過後來發生一些事情,讓我對這個想法有所改觀。那就等下次有機會再聊吧。

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