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Knowledge Discovery with Genetic Programming for Providing Feedback to Courseware Authors

机译：利用遗传编程进行知识发现，向课件作者提供反馈

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We introduce a methodology to improve Adaptive Systems for Web-Based Education. This methodology uses evolutionary algorithms as a data mining method for discovering interesting relationships in students' usage data. Such knowledge may be very useful for teachers and course authors to select the most appropriate modifications to improve the effectiveness of the course. We use Grammar-Based Genetic Programming (GBGP) with multi-objective optimization techniques to discover prediction rules. We present a specific data mining tool that can help non-experts in data mining carry out the complete rule discovery process, and demonstrate its utility by applying it to an adaptive Linux course that we developed.
机译：我们介绍一种方法，以改进基于Web的教育的自适应系统。这种方法使用进化算法作为数据挖掘方法，以发现学生使用数据中的有趣关系。这样的知识对于教师和课程作者选择最合适的修改以提高课程效果可能非常有用。我们使用基于语法的遗传规划（GBGP）和多目标优化技术来发现预测规则。我们提供了一种特定的数据挖掘工具，该工具可以帮助数据挖掘的非专家执行完整的规则发现过程，并通过将其应用于我们开发的自适应Linux课程来证明其实用性。

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