Rule-based expert systems for supporting university students

There are more than 15 million college students in the US alone. Academic advising for courses and scholarships is typically performed by human advisors, bringing an immense managerial workload to faculty members, as well as other staff at universities. This paper reports and discusses the development of two educational expert systems at a private international university. The first expert system is a course advising system which recommends courses to undergraduate students. The second system suggests scholarships to undergraduate students based on their eligibility. While there have been reported systems for course advising, the literature does not seem to contain any references to expert systems for scholarship recommendation and eligibility checking. Therefore the scholarship recommender that we developed is first of its kind. Both systems have been implemented and tested using Oracle Policy Automation (OPA) software

WEB BASE ANALISIS USABILITY DAN UTILITY SISTEM INFORMASI AKADEMIK DENGAN PENDEKATAN METODE RULE BASE

Sistem informasi akademik merupakan sebuah sistem informasi akademik berbasis web yang berguna untuk membantu proses kegiatan akademik civitas akademika perguruan tinggi. Menilai keberhasilan sistem informasi akademik ditinjau dari aspek usability dan utility untuk mengetahui sejauh mana pemanfaatan sistem informasi akademik oleh pengguna dan memenuhi ekspektasi pengguna sangat penting. Sistem tersebut dapat menunjang keberhasilan kegiatan akademik. Penelitian analisis sistem informasi akademik pada website sitasya.himsya.ac.id digunakan kuesioner dengan pertanyaan berdasarkan parameter dari aspek usability dan utility sistem. Penilaian tersebut digunakan skala likert dengan aplikasi web base. Pengambilan data dilakukan 45 responden dari pengguna sistem informasi akademik. Dari penelitian menggunakan metode rule base menunjukkan sistem informasi akademik dapat dinilai secara online barbasis web dengan mengisi pertanyaan berdasarkan parameter dari aspek usability dan utility yang nilainya direpresentasikan dengan skala 1 sampai 5. Kata Kunci : Sistem Informasi Akademik, Usability, Utility, Rule-Base Academic information system is a web-based academic information system that is useful to assist the academic activities of academic civitas colleges. Assessing the success of academic information system in terms of usability and utility to find out how far the use of academic information systems by users and meet user expectations is very important. The system can support the success of academic activities. Research analysis of academic information system on website sitasya.himsya.ac.id used questionnaires with questions based on the parameters of usability and utility aspects of the system. The assessment used likert scale with web base application. Data collection was conducted by 45 respondents from users of academic information system. From research using rule base method shows academic information system can be assessed online barbasis web by filling question based on parameter of usability and utility aspect whose value represented with scale 1 to 5. Keywords: Academic Information System, Usability, Utility, Rule-Bas

Optimization Model of Fuzzy Rule Based Expert System Using Max-Min Composition and Schema Mapping Translation

Abstract— Fuzzy Decision Making involves a process of selecting one or more alternatives or solutions from a finite set of alternatives which suits a set of constraints. In the rule-based expert system, the terms following in the decision making is using knowledge based and the IF Statements of the rule are called the premises, while the THEN part of the rule is called conclusion. Membership function and knowledge based determines the performance of fuzzy rule based expert system. Membership function determines the performance of fuzzy logic as it relates to represent fuzzy set in a computer. Knowledge Based in the other side relates to capturing human cognitive and judgemental processes, such as thinking and reasoning. In this paper, we have proposed a method by using Max-Min Composition combined with Genetic Algorithm for determining membership function of Fuzzy Logic and Schema Mapping Translation for the rules assignment.Keywords— Fuzzy Decision Making, Rule-Based Expert System, Membership Function, Knowledge Based, Max-Min Composition, Schema Mapping Translatio

Sistema de recomendación de programas universitarios para estudiantes de educación media basado en Deep Learning

High school students who are faced with the selection of academic programs decide based on program information available in search engines, websites, vocational counselling by advisors, or tests. However, these alternatives have limitations because they do not take into important historical and sociodemographic information, or in case of the advisors, they cannot guide all students. This work supports the decision-making of students through a Recommendation System that presents recommendations based on sociodemographic variables and historical academic data. Also, we propose and compare two methods:   a classic Collaborative Filtering model and a Deep Learning model.Los estudiantes que van a culminar la educación media y se enfrentan a la selección de programas académicos, usualmente usan buscadores web, información de programas y asesorías o pruebas vocacionales. Sin embargo, estas alternativas tienen limitaciones, porque no tienen en cuenta las características sociodemográficas del estudiante ni su desempeño académico o no pueden guiar adecuadamente a todos los estudiantes. Esta propuesta apoya la toma de decisiones de este grupo poblacional con un Sistema de Recomendación que produce recomendaciones basadas en variables sociodemográficas y datos académicos históricos de estudiantes de pregrado.  Además, se compara el desempeño de un modelo de Filtrado Colaborativo clásico y Deep Learning

SISTEM PAKAR SYARAT TUMBUH OPTIMAL TANAMAN INDUSTRI MENGGUNAKAN JAVASCRIPT DAN HTML

Ekspor produk non migas Indonesia salah satunya berasal dari industry perkebunan. Industri perkebunan tentunya tidak dapat dipisahkan dengan pengolahan lahan perkebunan. Basis pengetahuan berupa informasi syarat tumbuh tanaman industri, yang didapatkan melalui penelitian sebelumnya dilakukan uji coba lapangan. Pada uji coba lapangan digunakan beberapa sensor antara lain : Sensor Suhu, Sensor Kelembapan, Sensor pH. Tanaman Industri yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari Cengkeh, Kopi Robusta, Kopi Arabika, Tebu, Coklat dan Teh. Pada penelitian sebelumnya melalui pohon keputusan diperoleh rule yang lebih sederhana, sehingga dapat membantu aplikasi untuk menyusun pertanyaan dan memberikan jawaban layaknya seorang pakarvdengan menggunakan 5 (lima) parameter kunci yaitu : intensitas penyinaran, pH tanah, jenis tanah, curah hujan, bulan kering. Parameter kunci ini muncul sesuai dengan tujuan pohon keputusan menyederhanakan rule, karena pakar tidak perlu menanyakan semua parameter untuk mendapatkan kesimpulan. Aplikasi Sistem Pakar telah berhasil disusun dalam aplikasi berbasis website dan menggunakan rule sesuai pohon keputusan

Automated study plan generator using rule-based and knapsack problem

Undergraduate students are given the flexibility of arranging courses throughout their study duration especially when they are eligible for credit exemption for the courses taken during their diploma study. Issues arise when students arrange their studies manually. Improper course arrangement in the study plan may be resulting some of the selected courses do not correspond to the courses offered, and imbalance credit hours. Hence, this study aims to propose an algorithm to generate an automated and accurate study plan throughout the study duration. A combination of rule-based and knapsack problem were proposed to generate an automated study plan. A quantitative methodology through expert’s reviews and questionnaire survey was conducted to evaluate the accuracy of the proposed algorithm. The proposed algorithm shows high accuracy. In conclusion, the combination of rule-based and knapsack problem is appropriate to generate an automated and accurate study plan. The automated study plan generator can help students generate an effective study plan

Aide à la décision pour la détection et l’analyse des défauts de surface dans les structures immergées

This study concerns the damages detection and diagnosis for immersed structure. The structures are metallic plates. The proposed method focuses on the analysis of ultrasonic acoustic measurements obtained by submarine echography. It combines signal processing tools and Gaussian neural networks for classification purpose. Methods with and without reference models are proposed. The usual detection technics with contact are not applicable for the considered systems like stream turbines. This research consists to use a single and a single transducer under different incidence angles opposed to others technics using numerous sensors and their accurate location. The present research use Lamb wave according to their sensibility to the structural damages. The different stages are the following : - 1. Experimental setup for Lamb wave generation and acquisition. - 2. Study of the Lamb wave processing on immersed structures, in particular in metallic plate immersed in water. - 3 .Signal characterization for different types of damages. - 4. Estimation of the angle and lift-off distance.Cette thèse concerne le développement de méthodes de détection et de diagnostic des défauts de surface dans les structures immergées. Les structures étudiées sont formées de plaques métalliques. Les méthodes proposées sont basées sur une analyse de mesures acoustiques ultrasonores issues d’échographie sous-marine. Cette analyse combine des outils usuels du traitement du signal et des méthodes de classification à base de réseaux de neurones gaussiens. Des variantes avec et sans modèle de référence sont proposées. Les techniques usuelles d’évaluation par contact montrent leurs limites pour le diagnostic des structures telles que les hydroliennes. Le présent travail de recherche consiste à utiliser un seul et unique transducteur sans contact sous différents angles contrairement à d’autres techniques qui nécessitent un grand nombre de capteurs et une connaissance précise de leur positionnement. Notre étude utilise les ondes de Lamb car elles sont très sensibles aux anomalies structurelles. Les principales étapes et outils utilisés sont les suivants : - 1. Utilisation d’un dispositif de génération et d’acquisition d’ondes de Lamb. - 2. Étude de la propagation d’ondes de Lamb dans les structures en immersion, en particulier dans les plaques métalliques immergées dans l’eau. - 3. Caractérisation des signaux pour différents types de défauts. - 4. Estimation de l’angle d’acquisition et de la distance du transducteur par rapport au centre de la plaque

Modelos y herramientas para la representación y análisis de datos en LMS para enseñanzas universitarias.

La integración de herramientas colaborativas en educación superior, conocidas como Entornos Virtuales de Aprendizaje (EVA) o Learning Managament System (LMS), como serán referenciadas en este trabajo, han experimentado un auge significativo en los útlimos años, mejorando el proceso de enseñanza y experiencia de aprendizaje. Los LMS incluyen una gran variedad de herramientas que ayudan a enriquecer la labor docente, proporcionando gestión de contenidos, distribución de tareas y permitiendo la comunicación entre usuarios de manera unificada a través de un entorno único, mediante el uso de foros, videoconferencias o grupos de chat. Si bien la educación a distancia está consolidada desde hace tiempo, en la última decada se han afianzado nuevas modalidades precursoras de ésta, como es el caso de las modaliadades on-line y blended, también conocidas como mixtas, cobrando un papel fundamental la necesidad de integrar LMS en las universidades. Gracias a su uso el estudiante puede trabajar de un modo autónomo, facilitan la interacción con otros usuarios a través de herramientas colaborativas, proporcionan nuevos métodos para la gestión de recursos y principalmente afianzan los nuevos modelos de aprendizaje. A su vez aumentan la participación de los estudiantes matriculados en estas modalidades, motivados hacia un aprendizaje más efectivo. La implantación de LMS se ha extendido a un 99% en las universidades, siendo utilizadas por un 85% de usuarios, llegando incluso a un uso diario del 56%. A pesar de estos índices de uso tan altos, la percepción de los usuarios es la de no aprovechar todas sus funcionalidades, relegando su uso a las herramientas más básicas. Por tanto serían necesarias directrices que permitan explotar al máximo las capacidades que ofrecen estos entornos. En este trabajo se realiza una exploración entre plataformas LMS, teniendo en cuenta las más demandadas por las universidades y aquellas que incluyan módulos de monitorización de actividad de usuarios , cuya finalidad es la búsqueda de patrones comunes que ayuden a encontrar posibles incidencias o necesidades en el uso del LMS y de este modo poder analizar las metodologías utilizadas. Se realiza una exploración de las plataformas de código abierto: Moodle, Canvas by Instructure y Sakai, siendo esta última la seleccionada, al ser la empleada en la institución objeto del estudio y cumplir los requisitos preestablecidos. Se crean nuevas oportunidades basadas en el modelado de los datos a través de sistemas basados en conocimiento siguiendo técnicas apropiadas para entornos colaborativos, que registran un gran volumen de datos y eventos generados por los usuarios. Por tanto, la semántica de estos datos y eventos podría ser capturada y utilizada como entrada en un sistema sensible al contexto integrado en cualquier LMS. Para la integración de Sakai con la Web Semántica, se propondrá un modelo ontológico llamado OntoSakai capaz de generar perfiles de los usuarios destinados a personalizar el uso de herramientas de LMS y recomendar recursos para alcanzar el beneficio óptimo, tanto en el ámbito docente como para el proceso de aprendizaje. El creciente interés por el análisis de datos en ámbitos educacionales, se centra en la búsqueda de soluciones para la mejora del proceso del aprendizaje de los estudiantes, que estudian la evolución académica con el objetivo de predecir actuaciones futuras e identificar elementos problemáticos, sin tener en cuenta la actividad del profesorado. La monitorización de estos datos posibilitaría crear estrategias educativas que permitan personalizar la actividad formativa, diseñar entornos de aprendizaje acordes con las necesidades, creando nuevos modelos que mejoren la interacción de profesores y estudiantes con los entornos de aprendizaje. Nos centramos en la búsqueda y análisis de módulos que permitan generar informes sobre los registros de usuarios y uso de las diferentes herramientas asociadas en un espacio temporal específico. Éstos deben reflejar con detalle diferentes métricas , tales como: conexiones realizadas, número de descargas de recursos, participación en herramientas colaborativas, etc. Estos informes facilitarán el nivel de detalle necesario que permita llevar un seguimiento de uso específico a tiempo real e independiente del rol del usuario. Sin embargo, los informes generados por los LMS no alcanzan el nivel de detalle suficiente y se centran principalmente en la actividad generada por los estudiantes, poniendo de manifiesto la necesidad de crear herramientas capaces de monitorizar la actividad del profesorado. Los resultados obtenidos no proporcionan información sobre actividades pendientes ni seguimiento del profesor (número de foros sin responder, tareas sin corregir, etc.), tiempo de respuesta en las distintas actividades (tiempo medio que tarda el profesor en responder un foro, tiempo medio que tarda en corregir una tarea, etc.), entre otra información de interés. Otro de los problemas detectados es que no permiten una supervisión global del estado de una titulación o curso, lo que obliga a una revisión de modo independiente , siendo un proceso tedioso y repetitivo. Para el tratamiento de los datos recogidos de los LMS, utilizaremos E-learning analytics, se trata de un campo de estudio emergente donde se sintetizan y estudian conexiones entre técnicas educacionales , conceptos de aprendizaje y minerías de datos educativas teniendo en cuenta todos los roles implicados en el proceso. La ausencia de herramientas o módulos que interpreten automáticamente la información adquirida de LMS, genera nuevas necesidades, debido a la imposibilidad de localizar fácilmente correlaciones entre el conocimiento adquirido del uso en LMS y predicciones de comportamiento de los usuarios. Se pone de manifiesto la necesidad de herramientas capaces de ofrecer recomendaciones de los contenidos y servicios, que ayuden tanto a los estudiantes en su proceso de aprendizaje, como a los docentes en las selección de metodologías para la gestión de sus asignaturas y de este modo definir un comportamiento proactivo en ambos casos. En la actualidad esta carga de trabajo se desplaza a los profesores, quienes deben buscar cualquier posible correlación entre los indicadores de uso y los resultados de los estudiantes de una manera manual y costosa. Ante la dificultad de obtener resultados en E-learning analytics, se desarrolla OnlineData, integrada en nuestro LMS de estudio (Sakai). Se trata de una herramienta software propia y personalizada, con una interfaz amigable para la monitorización del profesorado, adaptada a la metodología seguida y apoyada en técnicas de LA, VA y métricas e-learning. Gracias al uso de OnlineData que permite tener una visión objetiva y detallada de la actividad del profesorado en Sakai y junto con la realización de encuestas a los docentes que proporcionan una visión subjetiva, es posible seguir avanzando en la investigación del comportamiento del profesorado en LMS. Contrastando ambas visiones, es posible ofrecer recomendaciones para mejorar la metodología aplicada y poder detectar posibles carencias en el desempeño diario de los LMS. Esta tesis doctoral sugiere nuevos hábitos para la utilización de Sakai y se proponen nuevas estrategias docentes que ayuden a mejorar la experiencia de uso y los resultados académicos que en un futuro podrán completar nuestro modelo semántico OntoSakai. Actualmente, supone un desafío utilizar técnicas que modelen computacionalmente el conocimiento adquirido en plataformas LMS y permitan crear informes personalizados que ofrezcan servicios de recomendación distinguiendo perfiles de usuario. El análisis de datos académicos abre múltiples líneas de investigación, las cuales suponen nuevos retos y desafíos para la comunidad universitaria. Este trabajo estudia cambios en la utilización de los usuarios en los LMS a través del análisis de uso y propone nuevas metodologías docentes que ayuden a mejorar la experiencia y resultados académicos de los usuarios. Por tanto, definimos como objetivos principales de esta tesis doctoral: • Utilización la Web Semántica en un LMS como modelo basado en conocimiento para la recomendación de buenas prácticas docentes. • Análisis de modelos de comportamiento del profesorado en LMS. • Mejora del proceso de interacción y seguimiento de coordinación docente en LMS.Ingeniería, Industria y Construcció