arXiv:2611.08572v1 Announce Type: new Abstract: This research involved the study of an application of Case-Based Reasoning (CBR) in the field of academic advising. Academic advisement has been recognised as an important function of higher education. However, there is a widespread desire to improve the advisement services provided by many educational institutions (e.g., colleges and universities) around the world. In the last ten years, CBR expert systems have made important contributions in many domains by applying CBR methodology to a variety of areas of human problem solving. However, to date, expert advisement systems have not been successfully applied to academic advisement, which seems to be a very appropriate domain for this technology. Academic advising is an important and time consuming task, and different tools and techniques must be used to make it an effective and efficient process. This thesis describes the design, development, and validation of a prototype case-based academic advisement recommender system that supplements the conventional advising process, and could eventually evolve to replace human academic advisors when its full potential is realised.
Улучшение академического консультирования с помощью кейс-ориентированного рассуждения
arXiv:2611.08572v1 Тип объявления: новый Абстракт: Это исследование изучало применение кейс-ориентированного рассуждения (CBR) в области академического консультирования. Академическое консультирование признано важной функцией высшего образования. Однако существует...
Кратко от AI: Главные тезисы
- arXiv:2611.08572v1 Тип объявления: новый Абстракт: Это исследование изучало применение кейс-ориентированного рассуждения (CBR) в области академического консультирования
- Академическое консультирование признано важной функцией высшего образования
- Однако существует...
Улучшение академического консультирования с помощью кейс-ориентированного рассуждения
Похожие материалы
Ripple-65B Preview: модель для агентного кодинга
🌟 Ripple-65B Preview: модель для агентного кодинга Ricursive Intelligence выпустила в открытое превью модель агентного программирования на 65 млрд параметров, ориентированную на скорость ответов. Компания основана Анной Голди и Азалией Мирхосейни, бывшими исследователи Google…
Платформа FLEX учит роботов понимать скрытые намерения человека
MIT представил платформу FLEX: роботы учатся понимать скрытые намерения человека и обобщать команды на основе языковой модели.
ТОП ИИ-новостей недели
📌 ТОП ИИ-новостей недели 🔊 ElevenLabs Sound Effects v3 — генерирует звуки по описанию: от шагов и взрывов до атмосферного фона. 🎨 OpenAI Images 2.6 — создаёт GIF-анимации, быстрее генерирует изображения и точнее редактирует готовые картинки. 🎬 Gemini Omni 1.2 Flash —…
К самообучению LLM в условиях дефицита данных: Эффективность, Обобщающая способность и Надежность
arXiv:2611.08908v1 Тип объявления: новый Абстракт: Быстрое развитие больших языковых моделей (LLM) во многом было обусловлено увеличением размера модели и человечески отобранными обучающими данными, однако эта парадигма все больше ограничивается дефицитом данных и убывающей отдачей от человеческого…