Abstrakt. Flexibel och personlig undervisning är ett av de viktigaste kraven för nästa generations intelligenta utbildningssystem. Intelligensen hos alla e-lärandesystem mäts på så sätt genom dess förmåga att känna, aggregera och använda, de olika kontextuella elementen för att karakterisera eleven, och att reagera därefter genom att tillhandahålla en uppsättning skräddarsydda lärandetjänster. I detta dokument föreslår vi ett proaktivt sammanhangsmedvetet system för mobilt lärande på Semantic Web. Bidraget från detta arbete är en kombinerad modell som använder både en probabilistisk inlärningsteknik och ett ontologibaserat tillvägagångssätt för att möjliggöra intelligent sammanhangsbehandling och hantering. Systemet använder en Naïve Bayesian klassificerare för att känna igen hög nivå sammanhang när det gäller deras grundläggande atomiska sammanhang element. Erkända sammanhang tolkas sedan som utlösare av åtgärder som ger en webbtjänst sammansättning. Detta uppnås genom resonemang om den ontologiska beskrivningen av atomiska sammanhangselement som deltar i sammanhanget på hög nivå.
I en liknande studie, Benlamri et al. REF har utvecklat en kombinerad modell baserad på probabilistiska inlärningstekniker och ontologier för att möjliggöra kontextbearbetning och hantering i en mobil inlärningsmiljö.
Proactive Mobile Learning on the Semantic Web
{'venue': 'UbiComp 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}