Academic literature on the topic 'Intelligent Web Teacher'
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Journal articles on the topic "Intelligent Web Teacher"
Suparsa, I. Made, Made Setini, Daru Asih, and Ni Luh Wayan Sayang Telagawathi. "Teacher Performance Evaluation through Knowledge Sharing and Technology during the COVID 19 Pandemic." Webology 18, Special Issue 04 (September 30, 2021): 832–42. http://dx.doi.org/10.14704/web/v18si04/web18168.
Full textWu, Wei, Anna Berestova, Alisa Lobuteva, and Natalia Stroiteleva. "An Intelligent Computer System for Assessing Student Performance." International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) 16, no. 02 (January 26, 2021): 31. http://dx.doi.org/10.3991/ijet.v16i02.18739.
Full textLi, Yao Lin, Yan Hua Zhong, and Zong Fu Zhang. "Teaching Agent Model Construction Based on Web Cooperative Learning System." Advanced Materials Research 756-759 (September 2013): 2863–67. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.756-759.2863.
Full textPoitras, Eric G., Shan Li, Laurel Udy, Lingyun Huang, and Susanne P. Lajoie. "Preservice teacher disengagement with computer-based learning environments." Research on Education and Media 11, no. 1 (June 1, 2019): 42–49. http://dx.doi.org/10.2478/rem-2019-0007.
Full textZhou, Jieqiong, Zhenhua Wei, Fengzhen Jia, and Wei Li. "Course Ideological and Political Teaching Platform Based on the Fusion of Multiple Data and Information in an Intelligent Environment." Journal of Sensors 2021 (July 31, 2021): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/1558360.
Full textWadmany, Rivka, Orit Zeichner, and Orly Melamed. "Students in a Teacher College of Education Develop Educational Programs and Activities Related To Intelligent Use of the Web: Cultivating New Knowledge." i-manager's Journal of Educational Technology 10, no. 4 (March 15, 2014): 18–28. http://dx.doi.org/10.26634/jet.10.4.2606.
Full textBhattacharya, S., S. Chowdhury, and S. Roy. "Enhancing Quality of Learning Experience Through Intelligent Agent in E-Learning." International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 25, no. 01 (February 2017): 31–52. http://dx.doi.org/10.1142/s0218488517500027.
Full textVerschaffel, Lieven, Fien Depaepe, and Zemira Mevarech. "Learning Mathematics in Metacognitively Oriented ICT-Based Learning Environments: A Systematic Review of the Literature." Education Research International 2019 (September 16, 2019): 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2019/3402035.
Full textWijekumar, Kausalai, Bonnie J. Meyer, Puiwa Lei, Andrea Lynn Beerwinkle, and Malatesha Joshi. "Supplementing teacher knowledge using web‐based Intelligent Tutoring System for the Text Structure Strategy to improve content area reading comprehension with fourth‐ and fifth‐grade struggling readers." Dyslexia 26, no. 2 (September 15, 2019): 120–36. http://dx.doi.org/10.1002/dys.1634.
Full textWijekumar, Kausalai (Kay), Bonnie J. F. Meyer, Puiwa Lei, Weiyi Cheng, Xuejun Ji, and R. M. Joshi. "Evidence of an Intelligent Tutoring System as a Mindtool to Promote Strategic Memory of Expository Texts and Comprehension With Children in Grades 4 and 5." Journal of Educational Computing Research 55, no. 7 (April 5, 2017): 1022–48. http://dx.doi.org/10.1177/0735633117696909.
Full textDissertations / Theses on the topic "Intelligent Web Teacher"
Hobbs, Bryan. "Improving Educational Content: A Web- based Intelligent Tutoring System with Support for Teacher Collaboration." Digital WPI, 2013. https://digitalcommons.wpi.edu/etd-theses/225.
Full textMiranda, Sergio. "Modelli e metodologie innovative per una soluzione di e-learning e knowledge management." Doctoral thesis, Universita degli studi di Salerno, 2011. http://hdl.handle.net/10556/169.
Full textIl tema intorno al quale si concentrano le attività di ricerca svolte è IWT – Intelligent Web Teacher – un’innovativa piattaforma per l’apprendimento a distanza e, più in generale, per la rappresentazione e la gestione della conoscenza nata grazie alle esperienze nei progetti di ricerca nazionali ed internazionali del Polo di Eccellenza in Learning & Knowledge dell’Università di Salerno. IWT offre, come principale caratteristica distintiva, la capacità di erogare corsi personalizzati che, tenendo conto delle caratteristiche degli utenti e garantendo flessibilità al livello dei contenuti e dei modelli di apprendimento, risultano più efficaci ed efficienti dei percorsi formativi statici di e-learning “classico”. La capacità di erogare corsi personalizzati si basa fondamentalmente su una sofisticata modellazione sia della conoscenza dei domini di interesse e dei contenuti effettuata grazie ad ontologie e metadata, sia delle competenze acquisite e delle preferenze didattiche dell’utente per mezzo di un profilo utente che viene costantemente aggiornato. La validità dell'approccio IWT è stata avvalorata da un attento confronto con soluzioni, metodologie e modelli allo stato dell’arte e dai risultati ottenuti in molteplici attività di sperimentazione condotte in ambito universitario e aziendale e descritte nei seguenti lavori: N.Capuano, M.Gaeta, S.Miranda, F.Orciuoli and P.Ritrovato “LIA: an Intelligent Advisor for e-Learning”, M. Lytras, J. Carroll, E. Damiani, R. Tennyson (Eds.), Emerging Technologies and Information Systems for the Knowledge Society - Proceedings of the World Summit on the Knowledge Society (WSKS 2008), September 24-26, 2008, Athens, Greece, Lecture Notes in Computer Science Series, vol. 5288, pp. 187-196, Springer-Verlag, 2008 – 2nd Best Paper Award N.Capuano, S.Miranda and F.Orciuoli “IWT: A Semantic Web-based Educational System”, G. Adorni, M. Coccoli (Eds.) Proceedings of the IV Workshop of the AI*IA Working Group on Artificial Intelligence & e-Learning held in conjunction with the XI International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence (AI*IA 2009), December 12, 2009, Reggio Emilia, Italy, pp. 11-16, AI*IA, 2009 M.Gaeta, S.Miranda, F.Orciuoli, S.Paolozzi, A.Poce “An Approach To Personalized e-Learning”, submitted to Informatics Education Europe V Rome, Italy, November 3-5, 2010 Il risultato principale è legato ad un confronto tra le performance ottenute in termini di competenze acquisite dagli utenti erogando a gruppi di utenti disgiunti ma sui medesimi argomenti, sia corsi semplici che corsi personalizzati. Sulla sperimentazione condotta sono state fatte riflessioni interessanti che sembrano convincere che l’approccio della personalizzazione di IWT porti a risultati migliori rispetto all’approccio tipico dell’e-learning ovvero all’erogazione di percorsi sequenziali statici di contenuti. Attraverso la personalizzazione si riescono a coinvolgere in modo efficace anche utenti che, per esempio, abbiano già un bagaglio di competenze medio-alto e che, tipicamente, non risultano essere propensi a seguire percorsi di apprendimento in e-learning. Per contro, questo approccio pur se totalmente automatizzato, richiede un impegno in fase di start-up per definire correttamente i profili degli utenti, disegnare l’ontologia del dominio oggetto di formazione, intesa come una corretta rappresentazione semantica dei concetti e delle relazioni tra questi, definire i metadata delle risorse didattiche a disposizione, ovvero indicizzarle e descriverle in modo completo per poterle poi utilizzare nel modo più appropriato possibile. Le attività di ricerca sono state orientate allo studio sullo stato dell’arte, allo studio di modelli esistenti, alla ricerca di soluzioni, alla definizione di possibili metodologie capaci di produrre miglioramenti su questi aspetti chiave legati sia alla rappresentazione della conoscenza in termini di ontologie e di metadata, che alla rappresentazione dei profili utente in termini di competenze sul dominio oggetto di apprendimento e di preferenze relative alle modalità di utilizzo e fruizione di contenuti. Ovviamente l’approccio non è stato meramente applicativo, ma si è data attenzione alla ampia letteratura di settore per cercare di studiare problemi e soluzioni esistenti e definire qualcosa (anche dal punto di vista algoritmico) che sia in qualche modo valido e di interesse per la comunità scientifica. Alcuni spunti sono riportati nei seguenti lavori: N.Capuano, L.Dell'Angelo, S.Miranda, F.Orciuoli and F.Zurolo “Ontology extraction from existing educational content to improve personalized e-Learning experiences”, Proceedings of the III IEEE International Conference on Semantic Computing (ICSC 2009), September 14-16, 2009, Berkeley, CA, USA, pp. 577-582, IEEE Computer Society, 2009 G.Gianforme, S.Miranda, F.Orciuoli and S.Paolozzi “From Classic User Modeling to Scrutable User Modeling” on the 1st International Workshop on Ontology for e-Technologies 2009 (ICEIS 2009) F.Colace, S.Miranda, R.Piscopo, P.Ritrovato “Applicazione di aritmetica degli intervalli per la verifica dei contenuti in una piattaforma di e-learning”, Proceedings of VI Congresso della SIE-L, Società Italiana di e-Learning, Salerno, 16-18 settembre 2009 In sintesi, avendo individuato dei modelli con cui delineare ed aggiornare i profili utente e delle metodologie computazionalmente efficienti attraverso cui comprendere se, nell’ambito di una specifica tematica, ci siano o meno contenuti sufficienti a rispondere alle esigenze degli utenti, l’idea è quella di concentrare l’attenzione su due aspetti fondamentali che sono l’estrazione automatica di ontologie e la definizione automatica di metadata per i contenuti. La situazione maggiormente ricorrente è infatti quella in cui il materiale da impiegare per costruire i percorsi di apprendimento sia già disponibile, per cui, per poter sfruttare i benefici della personalizzazione, occorre costruire ontologie e metadata a posteriori (e generalmente a mano). Per automatizzare queste operazioni sono stati definiti dei metodi attraverso i quali è possibile estrarre ontologie direttamente dai contenuti (diverse tipologie e standard) e si sta lavorando a come definire contestualmente i metadata, ovvero fornire una descrizione formale dei contenuti in termini di parametri sia tecnologici che pedagogici e indicizzarli in termini semantici attraverso i concetti estratti e riportati nelle ontologie. In letteratura sono presenti molteplici approcci che riescono a caratterizzare in automatico gli aspetti tecnologici relativi al contenuto (formato, dimensioni, requisiti HW e SW per poterli visualizzare), rari ed incompleti sono invece i tentativi di descrizione degli aspetti pedagogici impiegati da standard riconosciuti come IMS Learning Object Metadata (tipologia di risorsa didattica, densità semantica, difficoltà, tempo per la comprensione, livello di interazione, etc.). Mettendo insieme elementi di teoria dell’informazione, con modelli di learning si è cercato di proporre un approccio alla risoluzione di questo problema. Approccio che, al momento, sembra funzionare in una sperimentazione su un archivio di circa 2000 learning object per l’insegnamento della matematica e dell’informatica e che, a breve, verrà esteso al di fuori dell’ambito e-learning e nell'ottica moderna della pubblicazione delle informazioni sul web secondo la logica dei Linked Data. Logica a cui stanno dando attenzione enti come IEEE, BBC, Governo USA, etc., che, ovviamente, hanno grandi esigenze di catalogazione automatica di documenti. [a cura dell'autore]
IX n.s.
Incerti, Federica. "An Exploration of Emotional Intelligence and Technology Skills Among Students ata Midwestern University." Ohio University / OhioLINK, 2013. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ohiou1365541225.
Full textSvegreus, Sandra. "Are we forgetting the gifted students? : How English teachers work with gifted students in Swedish upper secondary schools." Thesis, Mälardalens högskola, Akademin för utbildning, kultur och kommunikation, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mdh:diva-55230.
Full textBooks on the topic "Intelligent Web Teacher"
Sychev, Vasiliy. General cognitive theory. ru: INFRA-M Academic Publishing LLC., 2021. http://dx.doi.org/10.12737/1819022.
Full textBerk, Laura E. Awakening Children's Minds. Oxford University Press, 2001. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780195124859.001.0001.
Full textHoltman, Sarah. Beneficence and Disability. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198812876.003.0003.
Full textDelafield-Butt, Jonathan. The emotional and embodied nature of human understanding: Sharing narratives of meaning. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198747109.003.0004.
Full textSusskind, Richard, and Daniel Susskind. The Future of the Professions. Oxford University Press, 2015. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198713395.001.0001.
Full textSpoormans, Lidwine, Wessel de Jonge, and John Stevenson-Brown, eds. ANNE LACATON: Visiting Professor 2016-2017/ Chair of Heritage & Architecture. TU Delft Bouwkunde, 2018. http://dx.doi.org/10.47982/bookrxiv.6.
Full textJohansen, Bruce, and Adebowale Akande, eds. Nationalism: Past as Prologue. Nova Science Publishers, Inc., 2021. http://dx.doi.org/10.52305/aief3847.
Full textBook chapters on the topic "Intelligent Web Teacher"
Kato, Yukari, and Masatoshi Ishikawa. "Lesson Study Communities on Web to Support Teacher Collaboration for Professional Development." In Intelligent Tutoring Systems, 135–44. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-13388-6_18.
Full textWu, Shufang. "On How to Realize English Teacher Autonomy in the Web-Based Environment." In Advances in Intelligent and Soft Computing, 301–6. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-24775-0_47.
Full textHazeyama, Atsuo, Akiko Nakako, Sachiko Nakajima, and Keiji Osada. "Group Learning Support System for Software Engineering Education— Web-Based Collaboration Support Between the Teacher Side and the Student Groups—." In Web Intelligence: Research and Development, 568–73. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45490-x_73.
Full textRen, Jianfeng, and Lina Guo. "Strategies for Web-Based Teachers’ Inter-institution Consultation and Collaboration in Basic Education." In Computing and Intelligent Systems, 494–501. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-24010-2_66.
Full textTang, Fenghua. "Design and Application of Web-Based English Courseware Synchronous Learning Support System for Teachers and Students." In Advances in Intelligent Systems and Computing, 1552–57. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-33-4572-0_226.
Full textLéna, Pierre. "Robotics in the Classroom: Hopes or Threats?" In Robotics, AI, and Humanity, 109–17. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-54173-6_9.
Full textGao, Chenpeng. "The Role Change of College English Teachers under the Circumstance of Web-Based and Multimedia College English Teaching Mode." In Advances in Intelligent and Soft Computing, 623–27. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-24775-0_97.
Full textMahon, Joyce, Brett A. Becker, and Brian Mac Namee. "AI and ML in School Level Computing Education: Who, What and Where?" In Communications in Computer and Information Science, 201–13. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-26438-2_16.
Full textGrosseck, Gabriela, Laura Maliţa, and Mădălin Bunoiu. "Higher Education Institutions Towards Digital Transformation—The WUT Case." In European Higher Education Area: Challenges for a New Decade, 565–81. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-56316-5_35.
Full textXie, Bo, and Long Chen. "Automatic Scoring Model of Subjective Questions Based Text Similarity Fusion Model." In Proceeding of 2021 International Conference on Wireless Communications, Networking and Applications, 586–99. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-2456-9_60.
Full textConference papers on the topic "Intelligent Web Teacher"
Nishihori, Yuri, Chizuko Kushima, Yuichi Yamamoto, Haruhiko Sato, and Satoko Sugie. "Global Teacher Training Based on a Multiple Perspective Assessment: A Knowledge Building Community for Future Assistant Language Teachers." In 2009 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/wi-iat.2009.268.
Full textCsorba, Diana. "VIEWS OF FUTURE TEACHERS ABOUT STUDENTS BORN DIGITAL." In eLSE 2016. Carol I National Defence University Publishing House, 2016. http://dx.doi.org/10.12753/2066-026x-16-091.
Full textAkashiba, Shunsuke, Chihiro Nishimoto, Naoya Takahashi, Takeshi Morita, Reiji Kukihara, Misae Kuwayama, and Takahira Yamaguchi. "Development of applications for teaching assistant robots with teachers in PRINTEPS." In WI '17: International Conference on Web Intelligence 2017. New York, NY, USA: ACM, 2017. http://dx.doi.org/10.1145/3106426.3109412.
Full textPera, Maria Soledad, and Yiu Kai Ng. "How Can We Help Our K-12 Teachers?: Using a Recommender to Make Personalized Book Suggestions." In 2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence (WI) and Intelligent Agent Technologies (IAT). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/wi-iat.2014.116.
Full textTang, Ying-Jhe, and Hen-Hsen Huang. "A Teacher-Student Approach to Cross-Domain Transfer Learning with Multi-level Attention." In WI-IAT '21: IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence. New York, NY, USA: ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3486622.3494009.
Full textBillingsley, William. "Revisiting the Intelligent Book: Towards seamless intelligent content and continuously deployed courses." In ASCILITE 2020: ASCILITE’s First Virtual Conference. University of New England, Armidale, 2020. http://dx.doi.org/10.14742/ascilite2020.0144.
Full textLi, Yijie, Dawei Zhuge, and Junwei Wang. "Passive Adaptation or Active Learning: A Survey on the Subjective Feelings of University Teachers in Mainland China in the Online Education Environment during the COVID-19 Pandemic." In 2020 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/wiiat50758.2020.00116.
Full textZheliazkova, Irina, and Adriana Borodzhieva. "PERSONAL AUTHORING AND MEASURING ITS ASSESSMENT IN AN E-TESTING ENVIRONMENT - A CASE STUDY." In eLSE 2013. Carol I National Defence University Publishing House, 2013. http://dx.doi.org/10.12753/2066-026x-13-110.
Full textPerifanou, Maria. "HOW TO DESIGN AND EVALUATE A MASSIVE OPEN ONLINE COURSE (MOOC) FOR LANGUAGE LEARNING." In eLSE 2014. Editura Universitatii Nationale de Aparare "Carol I", 2014. http://dx.doi.org/10.12753/2066-026x-14-041.
Full textKumar, Anurag, Ankit Shah, Alexander Hauptmann, and Bhiksha Raj. "Learning Sound Events from Webly Labeled Data." In Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/384.
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