적응형 하이퍼미디어

Adaptive hypermedia

Adaptive Hypermedia(AH)는 사용자 모델에 따라 적응 가능한 하이퍼미디어를 사용합니다.모든 사용자에게 일련의 하이퍼링크가 표준으로 제공되는 선형 미디어와 달리 적응형 하이퍼 미디어(AH)는 사용자의 목표, 선호도 및 지식 모델에 따라 사용자에게 제공되는 내용을 조정하여 현재 [1]사용자에게 가장 적합한 링크 또는 콘텐츠를 제공합니다.

배경

적응형 하이퍼미디어는 교육용 하이퍼미디어,[2][3][4] 온라인 정보 및 도움말 시스템 및 기관 정보 [5]시스템에 사용됩니다.적응형 교육용 하이퍼미디어는 사용자의 인지 부하를 형성하기 위해 사용자와 가장 관련이 있는 하이퍼링크를 제공함으로써 학습자가 보는 것을 학습자의 목표, 능력, 요구, 흥미 및 주제에 대한 지식에 맞게 조정합니다.교육 도구는 학습자에게 "적응"합니다.온라인 정보 시스템은 [6]주제에 대한 지식 수준이 다른 사용자에게 정보에 대한 참조 액세스를 제공합니다.

적응형 하이퍼미디어 시스템은 3가지 기준을 충족해야 합니다.하이퍼텍스트 또는 하이퍼미디어 시스템이어야 하며 사용자 모델이 있어야 하며 이 [5]모델을 사용하여 하이퍼미디어에 적응할 수 있어야 합니다.

개인화를 위한 시스템 주도의 변경에 대한 적응과 사용자 주도의 변경에 대한 적응성 사이에 의미적 차이가 있다.이것을 보는 한 가지 방법은 적응은 자동이지만 적응성은 자동적이지 않다는 것입니다.인식론적 관점에서 적응은 분석적, a-priori로 설명될 수 있는 반면 적응성은 합성적, a-postiori이다.다시 말해, 적응 가능한 시스템은 인간을 "포함"할 때 기본적으로 "지능"인 반면, "지능"을 제시하는 적응 시스템은 더 놀랍고 [7]더 흥미롭습니다.

아키텍처

사용자 모델링과 적응성이 현장의 다양한 연구자들에 의해 전개된 시스템 범주는 기본 아키텍처를 공유한다.적응형 시스템의 개념 구조는 일반적으로 상호의존적인 구성요소, 즉 사용자 모델, 도메인 모델 및 상호작용 [8]모델로 구성됩니다.

사용자 모델

사용자 모델은 시스템이 사용자(개인, 사용자 그룹 또는 비인간 에이전트일 [8]수 있음)를 '믿는' 지식과 선호도를 표현한 것입니다.이는 시스템에 의해 나머지 지식으로부터 분리될 수 있는 지식 소스이며 사용자에 [9]대한 명시적인 가정을 포함합니다.사용자 모델에 대한 지식은 시스템과의 상호작용, 어떤 형태의 테스트 수행 또는 보통 '스테레오타입'[8]이라고 불리는 범용 사용자 카테고리에 사용자를 할당함으로써 암묵적으로 획득할 수 있다.학생 모델은 개인 프로파일(예: 이름 및 비밀번호), 인지 프로파일(선호 등 적응 가능한 데이터) 및 학생 지식 [10][11]프로파일로 구성됩니다.시스템은 다음과 [5]같은 사용자 기능에 따라 조정될 수 있습니다.

  • 목표(하이퍼미디어에서 사용자의 작업 컨텍스트와 관련된 기능)
  • 지식(초공간에서 표현되는 주제에 대한 지식)
  • background(사용자의 과거 경험에 관한 모든 정보가 하이퍼미디어 시스템의 대상 외이며 검토하기에 충분한 관련성이 있다)
  • 하이퍼스페이스 익스피리언스(사용자가 하이퍼스페이스의 구조를 얼마나 잘 알고 있는지, 사용자가 얼마나 쉽게 탐색할 수 있는지)
  • 환경설정(사용자는 일부 노드와 링크를 다른 노드보다, 페이지의 일부 부분을 다른 노드보다 선호할 수 있습니다).

도메인 모델

도메인 모델은 적응할 수 있는 애플리케이션 또는 적응 [8]시스템의 작동에 필요한 애플리케이션의 측면을 정의합니다.도메인 모델에는 시스템 콘텐츠의 백본이 되는 여러 가지 개념이 포함되어 있습니다.이 개념에 사용된 다른 용어로는 콘텐츠 모델, 애플리케이션 모델, 시스템 모델, 디바이스 모델 및 태스크 [8]모델이 있습니다.그것은 정보 페이지, 예시, 문제와 같은 교육적인 내용을 기술합니다.가장 단순한 콘텐츠 모델은 모든 콘텐츠 항목을 정확히 하나의 도메인 개념과 관련짓습니다(이 모델에서는 이 개념을 도메인 항목이라고 부릅니다).고급 콘텐츠 모델에서는 각 콘텐츠 항목에 대해 다중 개념 인덱싱을 사용하고 때로는 역할을 사용하여 항목 개념 [11]관계의 특성을 표현합니다.인지적으로 유효한 도메인 모델은 3가지 [8]수준에서 응용 프로그램의 설명을 캡처해야 합니다.즉, 다음과 같습니다.

  • 사용자가 시스템 목적을 인식할 수 있도록 하는 작업 수준입니다.
  • 무엇인가가 어떻게 동작하는지를 기술하는 논리 레벨.
  • 어떤 일을 하는 방법을 설명하는 신체 수준입니다.

각 콘텐츠 컨셉에는 일련의 토픽이 있습니다.토픽은 각 도메인에 대한 개별 지식을 나타내며 각 토픽의 크기는 특정 도메인에 따라 달라집니다.또, 토픽은 의미 네트워크를 형성하는 서로 링크 되어 있다.이 네트워크는 지식 [10][11]도메인의 구조입니다.

교호작용 모형

상호 작용 또는 적응 모델에는 사용자 표현(사용자 모델)과 애플리케이션 표현(도메인 모델)[8] 사이에 존재하는 관계에 관련된 모든 것이 포함됩니다.이것은 사용자의 인지적 선호도에 따라 사용자에게 정보를 표시합니다.예를 들어, 모듈은 특정 사용자에게만 표시되도록 설정된 조건을 가진 페이지 내용을 청크로 분할하거나 유사한 [10]조건을 가진 단일 개념 페이지의 두 변형을 준비합니다.상호작용 모델의 두 가지 주요 측면은 적절한 원시 데이터를 캡처하고 발생할 [8]수 있는 추론, 적응 및 평가를 표현하는 것입니다.

콘텐츠 레벨 및 링크 레벨 어댑테이션은 두 가지 하이퍼미디어 어댑테이션 클래스로 구분됩니다.첫 번째는 적응형 프레젠테이션이고 두 번째는 적응형 [5]내비게이션 지원입니다.

적응형 프레젠테이션

다양한 적응형 프레젠테이션 기술의 개념은 특정 사용자가 액세스하는 페이지의 내용을 사용자의 현재 지식, 목표 및 기타 특성에 맞게 조정하는 것입니다.예를 들어 자격 있는 사용자는 보다 상세하고 상세한 정보를 제공받을 수 있지만 초보자는 추가 설명을 받을 수 있습니다.적응형 텍스트 프레젠테이션은 하이퍼미디어 적응에서 가장 많이 연구된 기술입니다.적응형 텍스트 [5]표시에는 여러 가지 다른 기법이 있습니다.

적응형 내비게이션 지원

적응형 내비게이션 지원 기술의 개념은 개별 사용자의 목표, 지식 및 기타 특성에 대한 링크 표시 방식을 조정하여 사용자가 하이퍼스페이스에서 자신의 경로를 찾을 수 있도록 돕는 것입니다.이 연구 영역은 적응형 프레젠테이션보다 최신이며, 여러 가지 흥미로운 기술이 이미 제안되고 구현되었습니다.변경 및 적응이 가능한 포인트와는 다른4종류의 링크 프레젠테이션을 구별합니다.

  • [Local non-context links] : 이 유형에는 일반 하이퍼미디어 페이지 상의 모든 종류의 링크가 포함되어 있으며 페이지 내용과 무관합니다.
  • 컨텍스트 링크 또는 "진짜 하이퍼텍스트" 링크– 이 유형은 텍스트의 "핫워드", 사진의 "핫스팟" 및 페이지 콘텐츠의 컨텍스트에 포함되어 있어 삭제할 수 없는 기타 종류의 링크로 구성됩니다.
  • 인덱스 페이지와 콘텐츠페이지로부터의 링크– 인덱스 또는 콘텐츠페이지는 링크만을 포함하는 특수한 종류의 페이지로 간주할 수 있습니다.
  • 로컬 맵 링크 및 글로벌 하이퍼스페이스 맵 링크– 보통 맵은 하이퍼스페이스 또는 하이퍼스페이스의 로컬 영역을 [5]화살표로 연결된 노드 네트워크로서 그래픽으로 나타냅니다.

방법들

적응 방법은 기존 적응 기법의 일반화로 정의된다.각 방법은 개념 [5]수준에서 제시할 수 있는 명확한 적응 아이디어를 기반으로 합니다.

콘텐츠 적응

  • 추가 설명 – 특정 개념에 대한 사용자의 지식 수준과 관련이 없는 정보의 일부를 숨깁니다.
  • 전제조건 설명 – 개념에 대한 설명을 제시하기 전에 시스템이 사용자에게 충분히 알려지지 않은 모든 전제조건 개념에 대한 설명을 삽입합니다.
  • 비교 설명 – 제시된 개념과 유사한 개념이 알려진 경우 사용자는 현재 개념과 관련된 개념 간의 유사성과 차이를 강조하는 비교 설명을 얻을 수 있다.
  • 설명 바리안트– 사용자마다 근본적으로 다른 정보를 필요로 하는 경우가 있기 때문에 콘텐츠의 일부를 표시하거나 숨기는 것이 항상 적응에 충분하지 않다고 가정합니다.
  • 정렬 – 개념에 관한 정보의 단편은 사용자의 배경 및 지식과 가장 관련이 있는 정보에서 가장 [12]관련이 없는 정보로 정렬됩니다.

링크 적응

  • 글로벌 가이던스– 시스템은 글로벌 규모의 내비게이션 경로를 제안합니다.
  • 로컬 가이던스– 시스템은 예를 들어 "다음" 또는 "삭제" 버튼을 통해 취해야 할 다음 단계를 제안합니다.
  • 로컬 오리엔테이션 지원– 하이퍼스페이스의 (링크) 구조의 일부에 대한 개요가 표시됩니다.
  • 글로벌 오리엔테이션 지원– 하이퍼스페이스 전체(링크) 구조의 개요를 보여줍니다.
  • 정보공간에서 퍼스낼라이즈된 뷰를 관리합니다.각 뷰는 특정 [12]작업목표와 관련된 하이퍼스페이스 전체의 모든 페이지 또는 하위 부분에 대한 링크 목록일 수 있습니다.

기술

적응 기법은 기존 AH [5]시스템에서 적응을 제공하는 방법을 말합니다.

콘텐츠 적응

  • 조건부 텍스트 – 이 기술을 사용하면 개념에 대해 가능한 모든 정보가 여러 텍스트 청크로 분할됩니다.각 청크는 사용자 모델에 나타나는 사용자 지식 수준의 조건과 관련지어집니다.개념에 대한 정보를 제공할 때 시스템은 조건이 참인 청크만 표시합니다.
  • stretchtext – 사용자 지식 수준에 따라 콘텐츠의 다양한 부분을 끄거나 켭니다.
  • 페이지 바리안트– 가장 심플한 적응형 프레젠테이션 기술.이 기술을 사용하면 시스템은 동일한 페이지의 두 개 이상의 변형을 동일한 내용의 서로 다른 표시로 유지합니다.
  • fragment variants – 시스템은 각 개념에 대한 여러 가지 변형을 저장하고 사용자는 페이지에 제시된 개념에 대한 자신의 지식에 대응하는 변형을 포함하는 페이지를 얻을 수 있습니다.
  • 프레임 기반 기술– 이 기술을 사용하면 특정 개념에 대한 모든 정보가 프레임 형식으로 표시됩니다.프레임의 슬롯에는 개념의 설명, 다른 프레임에 대한 링크, 예 등을 포함할 수 있습니다.특별한 프레젠테이션 규칙을 사용하여 특정 사용자에게 어떤 슬롯을 제공할 것인지,[5] 어떤 순서로 제공할 것인지를 결정합니다.

링크 적응

  • 다이렉트 가이던스– 사용자가 방문하기 위한 "차선" 노드는 예를 들어 "다음" 또는 "삭제" 버튼을 통해 표시됩니다.
  • 링크 정렬 – 특정 페이지의 모든 링크는 사용자 모델 및 일부 목표 지향 기준에 따라 정렬됩니다. 페이지 맨 위로 갈수록 링크의 연관성이 높아집니다.
  • 링크 숨김 – 앵커 색상을 일반 텍스트 색상으로 변경하여 "비연결" 페이지에 대한 링크를 숨깁니다.
  • 링크 주석 – 주석 첨부 링크가 참조하는 페이지의 현재 상태에 대해 사용자에게 더 많은 정보를 제공하는 코멘트를 사용하여 링크를 확대합니다.
  • link disabled : 링크의 '링크 기능'이 삭제됩니다.
  • link removal : 불필요한 링크의 링크앵커가 삭제됩니다(미완료 또는 아직 읽을 준비가 되지 않았습니다).
  • 지도 적응 – 하이퍼스페이스의 링크 구조의 지도 내용 및 프레젠테이션이 [12]적응됩니다.

적응형 하이퍼미디어 제작

적응형 하이퍼미디어 작성은 콘텐츠의 설계 및 작성 프로세스(일반적으로 리소스 수집 및 도메인 모델 형식)와 적응형 동작(일반적으로 IF-THEN 규칙 형식)을 사용합니다.최근에는 일반성을 [13]높이기 위해 적응 언어가 제안되고 있다.적응형 하이퍼미디어는 적어도 사용자에 적응하기 때문에 AH의 오서링은 적어도 사용자 모델을 포함하고 다른 측면도 포함할 수 있다.

문제들

적응형 하이퍼미디어 제작은 적응형 하이퍼미디어 제공의 부차적인 것으로 오랫동안 여겨져 왔습니다.이는 연구와 확장에 초점을 맞춘 적응형 하이퍼미디어의 초기 단계에서는 놀라운 일이 아니었습니다.이제 적응형 하이퍼미디어 자체가 어느 정도 성숙해졌으므로, 문제는 이를 커뮤니티에 공개하고 다양한 이해관계자들이 혜택을 누릴 수 있도록 하는 것입니다.그러나 하이퍼미디어의 작성과 작성은 단순하지 않습니다.기존의 하이퍼미디어나 웹용 오서링과는 달리 직선적인 스토리라인으로는 충분하지 않습니다.대신 주어진 재료에 대해 다양한 대안을 만들어야 합니다.예를 들어, 시각 학습자와 언어 학습자 모두에게 코스를 제공해야 하는 경우, 시각 학습자와 언어 학습자가 각각 최소 두 개의 완전히 동등한 버전의 자료를 만들어야 합니다.또한, 시각적인 내용은 시각적인 학습자에게 전달하고, 언어적인 내용은 언어적인 학습자에게 전달해야 한다는 적응 전략을 세워야 한다.따라서 작성자는 콘텐츠의 다른 버전을 만들 수 있을 뿐만 아니라 콘텐츠 전달의 적응 전략을 명시(그리고 경우에 따라서는 처음부터 설계)할 수 있어야 한다.적응형 하이퍼미디어 작성에 관한 문제는 다음과 같습니다.

  • 콘텐츠 교환 언어 작성(일부 초기 예로는 CAM 언어),
  • 적응을 위한 교환 언어 생성(LAG 언어 및 LAG-XLS 언어를 예로 사용),
  • 적응을 위한 프레임워크의 작성(예: LAG 프레임워크 참조),
  • 적응 프로세스의 표준화.

AH 오서링 프레임워크

저자가 적응형 하이퍼미디어 기반 시스템을 구축하는 데 도움이 되는 몇 가지 접근법이 이미 존재합니다.그러나 재사용 가능한 적응형 하이퍼미디어 및 웹 사이트의 설명을 지원하고 지원하는 고급 접근법, 형식 및 도구가 매우 필요합니다.이러한 모델이 등장하기 시작했다(예: 적응형 하이퍼미디어의 AHAM 모델 또는 적응형 하이퍼미디어의 저작을 위한 라오스 프레임워크 참조).게다가 최근에는 구현 지향적 접근법이 적응형 하이퍼미디어를 '평신도' 작성자로부터 영원히 멀어지게 한다는 것이 분명해짐에 따라 관심의 변화도 감지되고 있습니다.적응형 하이퍼미디어의 작성자는 위에서 설명한 바와 같이 프로세스의 모든 측면을 알고 있을 것으로 기대할 수 없습니다.하지만, 이러한 측면 중 하나에서 전문가가 될 수 있다고 합리적으로 믿을 수 있습니다.예를 들어 콘텐츠 전문가(예를 들어 화학 전문가)가 있을 것으로 예상하는 것이 타당합니다.적응형 교육용 하이퍼미디어에는 교육학 전문가가 콘텐츠 전문가가 만든 콘텐츠에 교육학적 메타데이터를 추가할 수 있는 교육학 전문가가 있을 것으로 예상하는 것이 타당합니다.마지막으로, 적응 전문가가 적응 전략과 일반 저자가 이해하고 적용할 수 있는 성질의 설명(메타데이터)을 구현하는 역할을 할 것으로 예상하는 것이 타당하다.이러한 유형의 작업은 적응형 하이퍼미디어 작성 프로세스에서 협업할 것으로 예상되는 다양한 오서링 페르소나를 결정합니다.게다가, 이러한 다양한 인물들의 기여는 적응형 하이퍼미디어 시스템에서 기대되는 다른 모듈들에 대응한다.

AH 오서링 시스템

  • MOT(내 온라인 교사)[14]
  • 탄저[15]

역사

1990년대 초에는 하이퍼텍스트와 사용자 모델링이라는 두 가지 주요 상위 영역이 이들 분야의 연구를 함께 탐구할 수 있는 성숙도를 달성했습니다.많은 연구자들은 다양한 애플리케이션 영역에서 정적 하이퍼텍스트의 문제를 인식하고 개별 사용자의 요구에 맞게 하이퍼텍스트 시스템의 출력과 동작을 조정하는 다양한 방법을 연구했습니다.적응형 하이퍼미디어에 대한 몇 가지 초기 논문이 UMUAI 저널에 발표되었습니다. 적응형 하이퍼미디어에 대한 첫 번째 워크숍은 사용자 모델링 컨퍼런스 중에 열렸으며 적응형 하이퍼미디어에 대한 UMUAI의 특별호는 1996년에 발표되었습니다.몇 가지 혁신적인 적응형 하이퍼미디어 기술이 개발되었으며, 여러 연구 수준 적응형 하이퍼미디어 시스템이 구축되고 [1]평가되었습니다.

1996년 이후 적응형 하이퍼미디어는 빠르게 성장했습니다.연구팀은 적응형 하이퍼미디어 프로젝트를 시작했고, 많은 학생들이 박사 학위 논문의 주제 영역을 선택했습니다.적응형 하이퍼미디어에 관한 책과 하이퍼미디어와 멀티미디어의 새로운 리뷰(1998) 특별호가 출판되었다.이 성장에는 크게 두 가지 요인이 작용했다.다양한 청중들 때문에, 인터넷은 적응성에 대한 연구를 증가시켰다.1996년 이전에 발행된 거의 모든 논문은 고전적인 프리 웹 하이퍼텍스트와 하이퍼미디어를 기술하고 있으며, 1996년 이후 발행된 대부분의 논문은 웹 기반 적응형 하이퍼미디어 시스템에 전념하고 있습니다.두 번째 요인은 현장에서의 연구 경험의 축적과 통합이다.초기 논문은 적응형 하이퍼미디어의 유사한 작업에 대한 참조를 거의 제공하지 않았으며, 혁신적인 아이디어를 시연하고 탐구하기 위해 개발된 독창적인 실험실 시스템에 대해 설명했습니다.1996년 이후, 논문들은 이전의 연구를 인용하며, 보통 실제 세계 시스템 또는 앞서 제안된 기술을 구체화함으로써 실제 세계 환경을 위해 개발된 연구 시스템 또는 확장 기술을 제안한다.이는 연구 [1]방향으로서의 적응형 하이퍼미디어의 상대적 성숙도를 나타낸다.

조사.

적응형 하이퍼미디어 및 사용자 모델링은 계속해서 활발하게 연구되고 있으며, 다음과 같은 여러 저널 및 컨퍼런스에 그 결과가 발표되었습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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  3. ^ Brusilovsky, Peter; John Eklund (1998). "A study of user-model based link annotation in educational hypermedia". Journal of Universal Computer Science. 4 (4): 429–448.
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외부 링크