The paper presents a method of optimizing Quantitative Learner’s Motivation Model with the use of genetic algorithm. It is focused on optimizing the formula for prediction of learning motivation by means of different weights for three values: interest, usefulness in the future and satisfaction. For the purpose of this optimization, we developed a C++ library that implements a genetic algorithm and an application in C# which uses that library with data acquired from questionnaires enquiring about those three elements. The results of the experiment showed improvement in the estimation of student’s learning motivation.
PL
W artykule przedstawiono metodę optymizacji ilościowego modelu motywacji ucznia z wykorzystaniem algorytmu genetycznego. Przedstawiona metoda polega na optymalizacji formuły przewidywania motywacji do nauki poprzez wykorzystanie różnych wag dla trzech różnych wartości: zainteresowanie przedmiotem, jego przydatność w przyszłości i zadowolenie z udziału w zajęciach. Na potrzebę optymalizacji stworzono bibliotekę C++, która implementuje algorytm genetyczny oraz aplikację w C#, która wykorzystuje tę bibliotekę razem z zebranymi danymi z ankiet w celu indukcji powyższych trzech elementów. Wyniki eksperymentu wykazały poprawę w szacowaniu motywacji uczniów.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.