Paper yang akan saya bahas kali ini adalah paper dengan judul Interactive Ontology-Based User Modeling for Personalized Learning Content Management, (Interaktif Ontology-Based) merupakan paper yang membahas permasalahan mengenai kegunaan menggunakan user modeling interaktif dengan berbasis ontologi untuk menyerahkan adaptasi pada learning sistem informasi. Terdapat dua isu utama yang berhubungan dengan adaptive learning. Isu yang pertama bahwa sekarang teknologi engineering menggunakan domain informasi dan sumbernya dalam jumlah yang besar. Isu selanjutnya adalah cara mengumpulkan kembali data learning object yang paling tepat sehingga dapat digunakan. Isu tersebut sebelumnya sudah pernah diteliti dengan menggunakan metode yang berbeda pada paper yang berbeda pula yaitu AIMS (taskbased information retrieval environment) dan STyLE-OLM (interactive open learner modeling tool).
Metode yang pertama pada Interactive Ontology-Based ini adalah AIMS. AIMS merupakan tools untuk membantu memilih informasi yang penting sesuai dengan topik yang dibicarakan. Kelebihannya adalah merupakan tools yang dapat beradaptasi karena melakukan proses learning dan training yang efektif. Sedangkan kekurangannya adalah kurangnya keterkaitan antara author semantics dan learner semantics sehingga menyebabkan berkurangnya pemahaman tenteng tujuan si penulis maupun memahami mereka. Metode yang ke-dua adalan STyLE-OLM adalah sistem model yang dibangun dengan partisipasi yang aktif dari seorang yang memungkinkan untuk mempelajari dan mendiskusikan konten suatu model komputer yang dibangunnya sendiri. Kelebihan dari metode ini adalah kerangka kerjanya cukup umum dan lengkap. Sehingga dengan kedua kelebihan tersebut, Interactive Ontology-Based diajukan sebuah metode gabungan antara AIMS dan STyLE-OLM karena memiliki kemampuan extensibility dan flexibility (kita dapat menambahkan ontologi lain atau menghubungkan ontologi domain kita ke ontologi yang paling atas), interopability (kita dapat membagikan ontoogi dengan aplikasi luar) dan reusability dari tugas sebelumnya (kita dapat menggunakan kembali metode-metode dan tools untuk memunculkan, menyelaraskan, mengurai dan memvisualisasikan ontologi)
Untuk mengetahui kebenaran dari keunggulan AIMS dan STyLE-OLM, maka paper ini melakukan eksperimen sebagai berikut
- Melakukan validasi terhadap efek dari suatu tugas dan sumber daya. Pada tahap ini AIMS mengasumsikan bahwa menyelesaikan sebuah tugas atau melihat sumber pendidikan akan menghasilkan efek belajar yang sama bagi setap user. STyLE-OLM dapat digunakan sebagai seorang review tugas atau sumber daya untuk mencari tahu pengetahuan pembelajaran apa yang didapat setelah menyelesaikan tugas atau melihat sumbernya. Bergantung pada kualitas UM yang diinginkan, interaksi STyLE-OLM ini bisa dilakukan setelah setiap tugas atau setelah serangkaian tugas atau hanya bila pengguna meminta ulasan tersebut.
- Menangani cold start problem dan membantu dengan urutan tugas. STyLE-OLM dapat menggunakan model tugas untuk menentukan konsep mana yang akan digunakan jika tidak ada informasi yang diketahui tentang user. Secara umum, STyLEOLM dapat digunakan untuk menentukan apakah pengguna memiliki cukup pengetahuan untuk merekomendasikan sebuah tugas
- Browsing yang adaptif. AIMS dapat mempersempit jumlah konsep yang ditampilkan. Tugas saat ini sudah mendefinisikan gambaran awal konsep mana yang harus dipelajari oleh pengguna selama tugas berlangsung. Dengan menggabungkan pengetahuan, preferensi, dan tujuan pengguna dan spesifikasi tugas saat ini, yaitu untuk menentukan konsep dan link mana yang lebih relevan saat melakukan browsing
- Representasi visual model open learner. Gagasan di balik ini adalah untuk menunjukkan kepada user model apa yang mereka gunakan. Hal ini memiliki dua keuntungan: (1) pengguna dapat tidak setuju dengan model mereka dan memulai dialog dengan STyLE-OLM untuk mendiskusikan konsepnya (sebagai hasilnya, model pelajar akan disempurnakan) (2) pengguna dapat melihat konsep mana yang sedikit dia diketahui dan dapat memutuskan untuk belajar
- STyLE-OLM sebagai alat bantuan untuk memahami domain. Saat melakukan browsing, pengguna dapat menggunakan STyLE-OLM untuk berfokus pada seperangkat konsep tertentu dan mendiskusikan pemahaman mereka tentang konsep tersebut. Para siswa dapat berinisiatif setiap saat memulai diskusi dan STyLEOLM akan menjawab pertanyaan siswa atau membantu siswa mengetahui asumsi atau kesimpulan yang salah yang mereka buat.
- Menggunakan UM untuk memilih dan menyortir sumber daya. Ketika user ingin mempelajari lebih lanjut tentang suatu topik tertentu, mereka dapat melakukan query untuk menemukan sumber pendidikan yang sesuai. Hal ini dapat dilakukan berdasarkan pengetahuan, tujuan, dan preferensi user saat ini untuk menentukan jenis sumber daya yang paling sesuai untuk pengguna. Contoh preferensi adalah preferensi untuk jenis format materi (multimedia atau hanya teks) dan preferensi untuk sumber daya berorientasi praktis (tutorial dan contoh, bukan sumber teoritis)
- Melakukan artikulasi tujuan peserta didik. Agar dapat beradaptasi terhadap tujuan user, mereka perlu mengidentifikasi tujuan tersebut. Untuk memberikan adaptasi semacam ini, mereka memerlukan anotasi sumber daya yang cukup dan tepat. Sehingga mereka mempertimbangkan penggunaan model pengguna secara berkala dan jangka panjang. Selama hal tersebut, model pengguna dalam jangka pendek terakumulasi. Ini digunakan sebagai sumber untuk memperbarui model pengguna jangka panjang di akhir setiap episode dengan menggunakan algoritma STyLE-OLM berdasarkan penalaran non-monotonik.
Dari bahasan di atas dapat disimpulkan bahwa mreka telah menganalisis masalah sistem informasi pendidikan adaptif saat ini, dan telah menekankan perlunya menerapkan teknik pemodelan pengguna tingkat lanjut untuk mencapai personalisasi dan adaptasi yang lebih memadai terhadap kebutuhan individual. Sehingga dibutuhkan pendekatan terpadu berdasarkan ontologi untuk mewakili pengetahuan domain dan pengguna, dan juga untuk mempertahankan dialog pengguna-sistem yang menginisialisasi dan mengelola model pengguna.
Pengembangan juga dilakukan dengan menggunakan sistem dengan menggunakan pengembangan dari sistem yang lama yaitu OntoAIMS. Paper dengan judul Integrating Open User Modeling and Learning Content Management for the Semantic Web oleh Ronald Denaux, Vania Dimitrova, Lora Aroyo, ini juga membahas permasalahan mengenai kegunaan menggunakan user modeling interaktif dengan berbasis ontologi.