Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Salah satu tantangan bagi pengembangan teknologi e-learning selanjutnya adalah mengembangkan sistem pembelajaran yang memiliki fitur personalisasi sesuai dengan kondisi setiap pembelajarnya. Untuk itu diperlukan sistem yang dapat mengerti data informasi mengenai pembelajar dan kemudian menyajikan materi pembelajaran yang cocok dengan pembelajar tersebut.Penelitian di Fasilkom UI mengembangkan sistem personalized e-learning yang melakukan personalisasi berdasarkan gaya belajar (learning style) dan performa pembelajaran yang sudah dilakukannya (pre-knowledge). Selain itu sistem personalized e-learning ini juga dapat merekomendasikan mata kuliah yang cocok sesuai karakteristik pembelajar. Untuk melakukan penelitian ini digunakan teknologi Semantic Web.Salah satu komponen inti dari teknologi semantic web adalah penggunaan ontologi sebagai format struktur data. Salah satu ontologi penting yang digunakan untuk membangun personalized e-learning adalah ontologi user-model. Ontologi usermodel digunakan untuk memodelkan pengguna sistem personalized e-learning.Penelitian yang dilakukan penulis ini adalah merancang suatu ontologi user-model untuk pengembangan sistem personalized e-learning sekaligus melakukan observasi terhadap teknologi Semantic Web khususnya mengenai ontologi.

---

Next challenge of e-learning development is developing learning sysrem which have personalisation feature based on the condition of every learner. It is needed the system that able to understand information data about a learner and then gives suitable learning materials for the learner.At Fasilkom UI, it is developed the personalization e-learning system which doing personalization based on learning style and learning performance. Beside that, this system also can recommend courses that suitable for characteristics of learner. Semantic Web technology is being used for this research.One of the main component of semantic web technology is usage of ontology for data structure format. One important ontology used for developing personalized e-learning is user-model ontology. User-model ontology is used for modelling a user of personalized e-learning.The research that being done by writer in is desingning an user-model ontology for personalized elearning develoment and also doing observation about semantic web technology, especially about ontology."

"Salah satu tolak ukur yang paling mudah dilihat dari pembelajaran adalah dengan performa yang ditunjukan terhadap suatu konsep tertentu. Hal itu juga berlaku dalam ELearning, setiap pembelajar akan menghasilkan performa terhadap suatu konsep yang dipelajari. Pembelajaran pada E-Learning akan lebih efektif dengan menggunakan personalisasi karena setiap pembelajar akan mendapatkan materi sesuai dengan karakteristiknya.Pada penelitian ini personalisasi dilakukan menggunakan teknologi Semantic Web yaitu ontologi, dalam hal ini ontologi yang dibahas adalah ontologi Learning Performance yang menyimpan nilai performa dari pembelajaran suatu konsep tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk merancang ontologi Learning Performance untuk personalisasi E-Learning kemudian melakukan visualisasi menggunakan software portal. Visualisasi menggunakan portal dilakukan agar data lebih mudah dipahami.

---

One of assessment of learning that can be easily seen by using performance that is shown for certain concept. This is also happen in E-Learning, every learner will show result for certain concept they have learned. Learning will be more effective if using personalization, because learner can get study material that was match with their learning characteristic.In this research, personalization is doing by using ontology, more specificly Learning Performance ontology that keep performance value from learning some concept. This research aim for design Learning Performance ontology for ELearning personalization then to visualize with software portal. Visualization using portal is in order that data can be easier to understand."

"Setiap pembelajar memiliki karakteristik berbeda-beda antara lain berupa gaya belajar, prior knowledge, dan kecerdasan. Permasalahan ini sulit sekali diakomodasi pembelajaran tradisional. Berawal dari e-commerce, personalisasi meluas ke berbagai bidang TI termasuk pembelajaran online. Teknologi untuk personalisasi salah satunya adalah semantic web yang dapat membuat sistem menjadi adaptif. Tahap awal dalam pengembangan sistem berbasis semantic web adalah pemodelan dengan ontologi yang memiliki kemampuan reasoning terhadap banyak data. Salah satu ontologi yang harus dikembangkan adalah student model ontology yang dikembangkan pada penelitian ini dengan mempertimbangkan aspek gaya belajar dan performa sebagai representasi prior knowledge dan kecerdasan siswa.

---

Each learner has different characteristics including learning styles, prior knowledge, and intelligence. This problem is very difficult to accommodate by traditional learning. Starting from e-commerce field, personalization extends to various fields of IT including online learning. One of technologies for personalization is semantic web which makes systems adaptive. The first stage is modeling with ontology that has ability of reasoning large of data. One of the ontologies that must be developed is student model ontology, which is developed by considering learning styles and performance aspect that represents students prior knowledge and intelligence."

"This volume contains the lecture notes of the 8th Reasoning Web Summer School 2012, held in Vienna, Austria, in September 2012, in the form of worked out tutorial papers on the various topics that have been covered in that school. The 2012 summer school program had been put together under the general leitmotif of advanced query answering topics for the Web. The idea was to address on the one hand foundations and computational aspects of query answering, in formalisms, methods and technology, and on the other hand to also spotlight some rising or emerging application fields relating to the semantic web in which query answering plays a role, and which by their nature also pose new challenges and problems for this task, linked stream processing, geospatial data, semantic wikis, and argumentation on the web fall in this category."

"In this book, the editors present an overall overview and comparison of the main current evaluation initiatives for SWS. The presentation is divided into four parts, each referring to one of the evaluation initiatives. Part I covers the long-established first two tracks of the Semantic Service Selection (S3) Contest – the OWL-S matchmaker evaluation and the SAWSDL matchmaker evaluation. Part II introduces the new S3 Jena Geography Dataset (JGD) cross evaluation contest. Part III presents the semantic web service challenge. Lastly, Part IV reports on the semantic aspects of the web service challenge. The introduction to each part provides an overview of the evaluation initiative and overall results for its latest evaluation workshops. The following chapters in each part, written by the participants, detail their approaches, solutions and lessons learned."

"Internet adalah salah satu teknologi yang membawa perubahan besar dalam kehidupan manusia. Semenjak dicetuskannya ide tentang World Wide Web oleh Tim Berners Lee, perkembangan Internet telah menjangkau hampir semua wilayah belahan dunia dan memudahkan manusia dalam menjalankan aktivitasnya. Tim Berners-lee meilhat keadaan Internet saat ini masih belum dapat mencapai tujuan awal Internet, yaitu menjadi Information Storage Space. solusi dari permasalahan tersebut adalah konsep yang dinamakan Semantic Web. Saat ini Semantic Web telah dimulai digunakan secara luas. Beberapa website telah memulai proses konversi data yang tersimpan kedalam bentuk berkas RDF. Proses konversi dapat menghasilkan berkas RDF dengan ukuran sangat besar (3.7 gigabita). Ukuran berkas RDF yang sangat besar menyulitkan proses penyimpanan dan perolehan informasi. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan kinerja antara beberapa RDF Storage program untuk mengukur tingkat efektifitas dan efisien dalam peroses penyimpanan data RDF. Hasil perbandingan ini digunakan untuk merumuskan sebuah mekanisme yang dapat mengoptimasi proses penyimpanan data RDF sehingga menjadi lebih efektif dan efisien. Penelitian ini diharapkan menghasilkan perbaikan spesifik terhadap salah satu RDF Storage program, ataupun pengembangan sebuah tahap pre-processing terhadap semua RDF Storage program."