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PubblicatoCleto Cavaliere Modificato 10 anni fa
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KAPPAELLE 2008 Roberto Pirrone Università degli Studi Palermo pirrone@unipa.it
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Sommario Presentazione attività CHILAB Attività di ricerca in ambito e-learning Caso di studio
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Presentazione attività CHILAB Computer and Human Interaction LAB Principali attività: Realizzazione di interfacce utente multimodali; Recupero intelligente di informazioni attraverso agenti conversazionali Interazione in linguaggio naturale Sviluppo di tecnologie per le-learning.
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Collaborazioni CHILAB Progetto MAGA, un assistente virtuale per la fruizione di contenuti museali in ambienti pervasivi in collaborazione con lICAR CNR Realizzazione di una interfaccia multimodale per la navigazione in 3D della Sala Magna di Palazzo Steri e la fruizione dei relativi contenuti informativi in collaborazione con il dipartimento di rappresentazione delluniversità di Palermo e MediaVoice s.r.l.
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Collaborazioni CHILAB Sviluppo di un sistema di t-learning per la TV digitale in collaborazione con Bassnet s.r.l. Creazione di un sistema informativo multimediale per l'ALS (Atlante Linguistico Siciliano) in collaborazione con il Dip. Scienze Filologiche e Linguistiche dellUniversità di Palermo
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Attività di ricerca in ambito e-learning Necessità di gestione della conoscenza più dinamica Differenziazione sorgenti informative: possibile information overflow Organizzazione informazione Fruizione smart informazione Scopo: personalizzazione dei contenuti
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Organizzazione dellinformazione Superamento organizzazione rigida dellinformazione Necessità di definire strutture flessibili e adattive Connubio knowledge management ed e- learning Utilizzo di tecniche di AI per ottenere tale scopo
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Accrescimento della base di conoscenza Basato su meccanismi di aumento della consapevolezza e curiosità da parte dellagente software Curiosità percettiva e curiosità epistemica
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Differenziazione sorgenti informative Conoscenza strutturata: Ontologie Conoscenza semi-strutturata: Wiki Conoscenza non strutturata: Folksonomie Bisogna predisporre differenti strategie ma al tempo stesso bisogna proporre una metodologia di fusione delle informazioni per avere una base di conoscenza comune
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Differenziazione sorgenti informative Fusione delle informazioni Approccio utilizzato: definizione di uno spazio concettuale comune (realizzato con tecniche di trattamento statistico dei documenti)
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Definizione di uno spazio concettuale comune Problema: definizione delle direzioni qualitative importanti (alla Gardenfors) Concetti primitivi Vs concetti derivati: Es: fisica elementare: la velocità V è un concetto derivato V = Spazio/Tempo Utilizzo di una procedura a due passi: lontologia di partenza ed altri strumenti quali Wordnet per la disambiguazione di tali concetti.
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Fruizione dellInformazione Processo che vede coinvolto uno o più attori umani (docente, discente, tutor) ed una parte del sistema Scenari di utilizzo pratici Semplicità di preparazione materiali didattici (Docente) Facilità di fruizione e personalizzazione della presentazione del materiale fornito (Discente) Funzioni avanzate di Information filtering (Tutor)
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Caso di Studio Intelligent Tutoring Systems Sistemi in grado di presentare materiale didattico di supporto allinsegnamento tradizionale Caratteristiche principali: Somministrazione di materiali didattici provenienti da sorgenti informative eterogenee Valutazione delle competenze dello studente tramite somministrazione di test
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Obiettivi Integrazione tecnologica Semplicità duso per gli utenti Interazione naturale Personalizzazione dei percorsi di apprendimento Aumento delle capacità cognitive con un approccio sistematico
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Caso di studio Architettura classica ITS
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Limitazioni ITSs I vari componenti del sistema necessitano di una verticalizzazione a seconda dellargomento trattato Il modello dellesperto (più in generale lagente) non è in grado di evolvere dalla sua esperienza Il sistema non presenta un meccaniscmo di consapevolezza/curiosità che lo porta allesplorazione di nuove risorse
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 TutorJ: definizione di unarchitettura cognitiva
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Componenti del sistema Memoria: parte del sistema in cui vengono memorizzate le informazioni oggetto del dominio Componenti sensorie: fungono da interfacce con lesterno Interfaccia wiki e folksonomie Modulo di conversazione che integra la mappa
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Fusione dellInformazione Il processo di fusione dellinformazione avviene con la creazione di una Knowledge Base comune Due possibili sorgenti per accrescere la KB: Wiki Folksonomie
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Fusione dellInformazione Wiki: creazione di una struttura logica con relazione non specificata (conceptually related) Gestione delle possibili sovrapposizioni linguistiche (WordNet) Misura di similarità semantica tra concetti Ampliamento dello spazio concettuale (memorizzazione URIs)
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Fusione dellInformazione Folksonomie Disambiguazione termine (eliminazione sinonimi) Proiezione nello spazio concettuale comune
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Componenti Sensorie GAIML Linguaggio di interazione misto grafico/conversazionale Implementazione di pattern question/reply Possibilità di definizione dinamica di nuovi pattern Visualizzazione delle informazioni su mappe concettuali
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Esempio GAIML Definizione di un pattern di conversazione Codifica di tale pattern Definizione delle strutture dati coinvolte
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Esempio GAIML
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Esempio GAIML
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Esempio GAIML
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Mappa
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Mappa
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Mappa
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Mappa
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Mappa
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Mappa
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Meccanismi di curiosità Curiosità percettiva Il sistema percepisce dalla conversazione che lutente vuole esplorare ancora il dominio, ma non ci sono altre risorse disponibili localmente (e poi? fammi vedere altro! non sono soddisfatto!)
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Meccanismi di curiosità Curiosità epistemica Il sistema usa tecniche di similarità semantica e di proiezione di concetti nello spazio concettuale per misurare la differenza tra la struttura della sua conoscenza interna e di quella navigata sulla rete. Raggiunta la optimal discrepancy (valore sopra una certa soglia) il sistema decide di acquisire la nuova conoscenza.
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Università di Palermo, Italy Dipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO) KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008 Conclusioni Architettura cognitiva per un ITS percezione del mondo esterno consapevolezza del proprio stato meccanismi di curiosità verso la nuova conoscenza. Interazione multimodale Mappe Interfacce context-based Spazi semantici bag of words vs. spazi concettuali con dimensioni qualitative
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