Playing of Nondeterministic Games with Learning

Práce se věnuje studiu a implementaci metod použitých pro učení z průběhu hraní. Zvolenou hrou pro tuhle práci jsou Vrhcáby. Algoritmus použitý pro učení neuronové sítě se nazývá učení z časového rozdílu s použitím stop vhodnosti. Tento algoritmus je známý i pod jménem TD(lambda). V teoretické části práce jsou popsány algoritmy pro hraní her bez učení, úvod do posilovaného učení, učení z časových rozdílů a úvod do umělých úvod neuronových sítí. Praktická část se zabývá aplikováním kombinace neuronových sítí a TD(lambda) algoritmů.The thesis is dedicated to the study and implementation of methods used for learning from the course of playing. The chosen game for this thesis is Backgammon. The algorithm used for training neural networks is called the temporal difference learning with use of eligible traces. This algorithm is also known as TD(lambda). The theoretical part describes algorithms for playing games without learning, introduction to reinforcement learning, temporal difference learning and introduction to artificial neural networks. The practical part deals with application of combination of neural networks and TD(lambda) algorithms.

Slabý vztah strategií učení a výsledků vzdělávání: problém operacionalizace a měření?

Strategie učení jsou v praxi a teorii automaticky považovány za efektivní pro proces učení se a jeho výsledky, nicméně výzkumná zjištění toto očekávání dokládají jen v omezené míře. Tato metodologicko-teoretická studie diskutuje o konceptualizaci strategií učení a metodách jejich měření ve vazbě ke zjišťovaným vzdělávacím výsledkům. V diskusi a závěru jsou navržena doporučení, která by mohla umožnit zjišťování silnějšího vztahu strategií učení a vzdělávacích výsledků.Learning strategies are, in theory and practice, automatically expected to be effective in learning processes and their outcomes. Nevertheless, research findings support these expectations to only a limited extent. This methodological-theoretical study discusses the conceptualization of learning strategies and their measurement in connection to achievement. It formulates recommendations which could make it possible to estimate a stronger relationship between learning strategies and achievement

Příležitosti k učení: odlišná/různá pojetí konceptu a jeho výzkumné využití

Cílem přehledové studie je vymezit příležitosti k učení jako teoretický koncept, představit vybrané metody a techniky, které jsou ke zkoumání příležitostí nejčastěji využívány, a následně porovnat rozdíly v obsahovém vymezování příležitostí k učení v ČR a v USA, odkud tento koncept pochází. V první části studie je představen historický vývoj přístupů vymezování obsahu příležitostí k učení od 60. let 20. století do současnosti. Zpočátku byly příležitosti k učení nazírány jako teoretická kategorie adresující problém vztahu obsahu výuky a obsahových požadavků (standardizovaných) testů, příp. kurikulárních dokumentů. Později se obsahové vymezení konceptu rozšířilo směrem ke zkoumání školních i mimoškolních faktorů souvisejících s učebními výsledky žáků. V druhé části příspěvku jsou popsány pokusy o operacionalizaci příležitostí k učení včetně příkladů výzkumných nástrojů používaných k jejich zkoumání. Studie na vybraných výzkumech ukazuje, že koncept příležitostí k učení v zahraničí zastřešuje především komplexnější výzkumy založené na analýze vztahu mezi vyučováním a učením s cílem poskytovat informace o makrorovině či mezorovině školského systému. To kontrastuje s pojetím příležitostí k učení převládajícím u nás, kde příležitosti k učení bývají především prezentovány jako teoretické východisko k realizaci mikroanalýz výuky na úrovni analýzy výukových situací.The aim of this review study is (a) to define the concept of opportunities to learn (OTL) as a theoretical category, (b) to present selected research tools that are most commonly used for investigating opportunities, and (c) to compare differences in defining and using opportunities to learn as a theoretical category in the Czech Republic and in the U.S., where the concept originated. In the first part of the study, a specific historical development of defining opportunities to learn is presented. Initially, the opportunities to learn were viewed as a theoretical category comprising the coherence between content of teaching and content requirements of (standardized) tests or curricula. Later, the scope of opportunities to learn expanded towards examining school-dependent variables and school-independent variables related to school performance of students. In the second part of the study opportunities to learn are operationalised, including examples of methods and techniques used for their investigation. On an example of selected research, the study shows that the concept of opportunities to learn in the U.S. primarily covers complex research-based analyses of the relationship between teaching and learning. This contrasts with the use of opportunities to learn as a theoretical concept in the Czech Republic, where opportunities to learn mainly represent a theoretical basis for conducting microanalyses of teaching

Active learning for text classification

Modely strojového učení pro klasifikaci jsou založené na učení parametrů black box modelu, které popisují vztah mezi vzorky dat a jejích třídou. Proces sběru dat a jejích labelů pro účely trénování modelu může být komplikovaný a drahý. Množina dat je v mnoha případech větší než množina dostupných labelů, ale našim předpokladem je to, že nové labely můžou být obdržené prostřednictvím dotazu anotátorovi. Aktivní učení je proces výběru takových dat pro anotování, které povedou ke zvýšení diskriminability datasetu. Mnoho různých metod aktivniho učení v mnoha různých odvětvích bylo navrženo pro úlohy v nichž se používá učení s učitelem. V tomto projektu jsou popsané a ukázané různé metody aktivniho učení pro klasifikaci textů. Navíc jsou porovnávané už existující black box modely a jejích reprezentace neurčitosti. Modely aktivniho učení jsou formalizované pomocí teorie rozhodování, kde rozhodnutím je výběr dat bez labelů pro získávání anotace a neurčitost je v parametrech klasifikátorů. Entropie predikce klasifikátoru je vybrána jako očekávaná ztrátová funkce pro rozhodovací úlohu. Modely hlubokého učení dosáhli state-of-the-art výsledků v různých odvětvích zpracování přirozeného jazyka a také v klasifikaci textu. Kombinace aktivniho učení pro výběr dat a navržené reprezentace neurčitosti založené na ensemblech hlubokých neuronových sítí dosáhla výrazně lepších výsledků než strategie náhodného výběru nebo aktivní učení s alternativní reprezentací neurčitosti.Machine learning models for classification are based on learning the parameters of the black box model, which describe the relationship between the data samples and its class. The process of collecting data and its labels for model training purposes can be complicated and expensive. The data set is in many cases larger than the set of available labels, but our assumption is that new labels can be obtained by querying the annotator. Active learning is the process of selecting such data for annotation, which will increase the discrimination of the dataset. Many different methods of active learning in many different industries have been designed for tasks in which teacher learning is used. In this project, various methods of active learning for the classification of texts are described and shown. In addition, existing black box models and their representations of uncertainty are compared. Active learning models are formalized using decision theory, where the decision is to select data without labels for obtaining annotations and the uncertainty is in the parameters of the classifiers. The entropy of the classifier prediction is selected as the expected loss function for the decision task. Deep learning models have achieved state-of-the-art results in various branches of natural language processing and also in text classification. The combination of active learning for data selection and the proposed uncertainty representation based on deep neural network ensemble has achieved significantly better results than random selection strategies or active learning with an alternative uncertainty representation

Information System for ESN Section

Bakalářská práce se zaměřuje především na vytvoření informačního systému pro podporu hlavních procesů Medzinárodního studentského klubu Vysokého učení technického v Brně a jiných sekcí Erasmus Student Network. Práce obsahuje teoretickou část, popis současného stavu, jeho souhrn a návrh informačního systému.Bachelor thesis mainly focuses on designing an information system which supports main processes of International Students Club of Brno University of Technology and other sections of Erasmus Student Network. Thesis contains theoretical part, analysis of current state and proposal of information system.

Influence of autonomic nervous system in the inducibility of atrial fibrillation.

Cílem této práce je zjištění změn předcházejícím fibrilaci síní. Pozorována je rovnováha mezi sympatikem a parasympatikem. Do experimentu výzkumného ústavu Cleavlendské kliniky bylo zapojeno šest psů různých ras. Signály EKG byly získány Holterovským 24hodinovým monitorováním. Pomocí 40 vysokofrekvenčních impulsů (TI) byla každých 30 minut vyvolávána AF. Z 24hodinového signálu byly extrahovány kratší epizody. Každá z těchto epizod obsahovala 10 minut předcházejících TI a 3 minuty následující po TI. Desetiminutové epizody byly zpracovány automaticky, byly detekovány QRS komplexy a RR intervaly a vypočteny HRV parametry. Přítomnost a délka trvání AF byly zjištěny manuálně z tříminutových intervalů následujících po TI. Byla-li vyvolána AF o délce trvání kratší než 30 sekund došlo ve srovnání s epizodami bez výskytu AF k významným změnám tří HRV parametrů. HF parametr poklesl pro epizody s výskytem AF. LF parametr byl naopak vyšší v epizodách s AF. Pro AF delší než 30 sekund nebyly významné změny pozorovány. Změny v epizodách s krátkou AF mohly být způsobeny změnami vlivu sympatiku a parasympatiku. Ke vzniku dlouhých AF je pravděpodobně zapotřebí i jiného vlivu, který nemusí nutně souviset s nervovým systémem. K dalším analýzám je zapotřebí většího množství signálů.The aim of this study is to investigate changes in sympatho-vagal balance before the initiation of AF. Six mongrel dogs from the Cleveland Clinic foundation were included in this study. ECG was recorded for 24 hours using telemetric Holter monitoring. AF was periodically induced every 30 min. by applying brief bursts of 40 high-frequency atrial train impulses (TI). From the 24 hours signals' traces shorter data episodes were extracted. Each episode consisted of 10 minutes preceding the atrial burst, and 3 minutes following the (TI). The 10 minutes episodes were processed automatically to determine the QRS complexes and RR intervals, and to calculate the HRV parameters. The presence and the duration of AF were determined by manual examination in each of the 3 minutes intervals following the delivery of TI. When the AF was generated, but episodes of AF were shorter than 30 seconds, three HRV parameters were significantly different than when AF was not generated. The HF component was lower in episodes that generated AF. The LF component was higher in episodes that generated AF. No significant differences were found when episodes of AF were longer than 30 seconds. Short episodes of AF could be generated when a certain disorder between sympathetic and parasympathetic tone is present. However in order to be able to generate longer AF episodes it is necessary another component not necessary related to the nervous system. Further analysis with a higher number of dogs should be needed.

Celistvé a otevřené pojetí lidského učení, vzdělávání a výchovy. Sylabus základů pedagogiky

Publikace Celistvé a otevřené pojetí lidského učení vzdělávání a výchovy uvádí celistvé a otevřené pojetí lidského učení, vzdělávání a výchovy I podstatu tvůrčího pedagogického umění. Optimální modely systémotvorných faktorů vztahů a procesů usnadňují harmonické utváření člověka a lidského světa.The publication Fundamentals of Pedagogy presents a compact and open concept of human learning, teaching and education as well as the essence of the art of creative pedagogy. Optimal system factor models of relations and processes facilitate a harmonic formation of the man and the human world

Determining Core Components of Computer-Supported Collaborative Learning Within Educational Managerial Game Context

The exploratory factor analysis has been used to determine which selected inner components of computer-supported collaborative learning (CSCL) should be considered as the core components. The research itself builds on three models of group learning, namely cooperative learning elements, the “Big Five” in the teamwork model and the theoretical framework of CSCL. The analysis of data collected from university students participating in a managerial group game suggests that future research in the field of CSCL should consider social identity, helping behavior, shared mental models, mutual performance monitoring and team orientation as the most important components of group learning activities.Studie využívá explorační faktorovou analýzu ke stanovení toho, které z vybraných vnitřních komponent počítačem podporovaného kolaborativního učení (CSCL) by měly být chápány jako komponenty základní. Výzkum samotný staví na třech modelech skupinového učení, kterými jsou elementy kooperativního učení, model „Big Five“ v týmové práci a teoretický rámec CSCL. Analýza dat z dotazníku vyplněného studenty, kteří absolvovali manažerskou skupinovou hru, ukazuje, že budoucí výzkum v oblasti CSCL by měl brát v úvahu sociální identitu, pomáhající chování, sdílené mentální modely, vzájemné monitorování výkonnosti a týmovou orientaci jako ty nejvýznamnější komponenty aktivit skupinového učení

Learning Styles of Language Learners: Overview and Directions in Life-Long Learning Perspective

Článek byl napsán jako reakce na nedostatek systematických přehledových studií věnovaných učebním stylům v oblasti učení se jazykům. Autorka by ráda usnadnila čtenářům orientaci v problematice a podpořila informovanost o učebních stylech. Článek nově systematizuje modely učebních stylů do kategorií obecné a specificky vyvinuté pro učení se jazykům. Inovativně se také zabývá možností jejich změn či zachováním. Součástí textu je i přehled hlavních literárních odkazů zaměřených na učební styly. Autorka navrhuje faktory, které by měly být brány v potaz při volbě vhodného modelu. V univerzitních jazykových kurzech by měly být podporovány styly, které umožňují celoživotní rozšíření jazykové kompetence. Text je doplněn přehledem návrhů pro výzkum v oblasti metakognitivních faktorů a faktorů pro celoživotní učení se jazykům. Obojí spolu s přispěním kognitivní psychologie může vést ke vzniku nových modelů v oblasti učení se jazykům.The article was compiled because of lack of comprehensive works providing an overall systematic view of the field of language learning styles. The author intends to make orientation in the field easier and, moreover, to enhance awareness of learning styles to a desirable level. As a novelty, it systemizes them into categories of general and language learning focused models and discusses possibility of their change or preservation. The overview also deals with literature findings on styles. The author suggests factors i