Mensch-Computer-Kommunikation mit natürlicher Sprache in computerunterstützten Lehr- und Lernsystemen: Probleme und Lösungen
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Göttingen
Cuvillier
2004
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| Ausgabe: | 1. Aufl. |
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| Beschreibung: | Zugl.: Augsburg, Univ., Diss., 2004 |
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| adam_text | KL ENTHAELT IM KERN PHILOSOPHIE. [MAINZER 1995, COMPUTER - NEUE FLUEGEL
DES GEISTES, S. 22] PROBLEME DER KL ERWEISEN SICH ALS FOLGERICHTIGE
WEITERENTWICKLUNGEN PHILOSOPHISCHER GRUNDLAGENFRAGEN. [MAINZER 1995,
COMPUTER- NEUE FLUEGEL DES GEISTES, S. 584] INHALTSVERZEICHNIS DANKSAGUNG
; IV ZUSAMMENFASSUNG V INHALTSVERZEICHNIS VII ABKUERZUNGSVERZEICHNIS X
KAPITEL 1 EINFUEHRUNG 1 1.1 MOTIVATION 1 1.2 GLIEDERUNG MIT VERWEISEN AUF
ENTSPRECHENDE ABSCHNITTE IN DER DISSERTATION 2 KAPITEL 2 ALLGEMEINES
LEHR- UND LERNSYSTEM 5 2.1 DEFINITION 5 2.2 BEZIEHUNGEN DER BESTANDTEILE
DES SYSTEMS 6 2.3 DYNAMIK DES SYSTEMS 7 2.4 DAS SYSTEM UND SEINE UMWELT
9 2.5 DIE FUNKTIONEN DER LEHRENDEN IN DEM SYSTEM 10 KAPITEL 3
ALLGEMEINES COMPUTERUNTERSTUETZTES LEHR- UND LERNSYSTEM 12 3.1 DEFINITION
12 3.2 COMPUTERHARDWARE UND SOFTWARE 12 3.3 KURZE GESCHICHTE DES
COMPUTERS 13 3.4 ANWENDUNGSBEREICHE DES COMPUTERS 14 3.5 COMPUTER -
FORSCHUNGSKERN DER INFORMATIK UND KI 15 3.6 KOGNITIVISMUS 16 3.7
KONNEKTIONISMUS . 21 3.7.1 KONNEKTIONISMUS UND VARIANTE VON KUENSTLICHEN
NEURONALEN NETZWERKEN 21 3.7.2 EIGENSCHAFTEN DES KONNEKTIONISMUS 27 3.8
FUNKTIONEN DES COMPUTERS IN ALLGEMEINEM COMPUTERUNTERSTUETZTEN LEHR- UND
LERNSYSTEM 29 3.8.1 PRAESENTATION: ELEKTRONISCHES LEHRBUCH UND
LEHRVERANSTALTUNG 29 3.8.2 SIMULATION ., 30 3.8.3 TUTOREN (DRILL AND
PRACTICE) : .. 31 3.8.4 DATENBANK DER LEHRVERANSTALTUNG 31 3.8.5
KOMMUNIKATION - VIRTUELLE KLASSENZIMMER 31 3.9 NACHTEILE DES COMPUTERS
IN DEM ALLGEMEINEN LLS 32 KAPITEL 4 ABSOLUTES COMPUTERUNTERSTUETZTES
LEHR- UND LERNSYSTEM 34 4.1 DEFINITION 34 4.2 KANN UND WIE KANN DER
HEUTIGE COMPUTER DIE AUFGABEN DER LEHRER UEBERNEHMEN? 34 KAPITEL 5
KOMMUNIKATION MIT NATUERLICHER SPRACHE - KERN UND AUSDRUCKSFORM DER
MENSCHLICHEN INTELLIGENZ AUS PHILOSOPHISCHEN PERSPEKTIVEN 39 5.1 TURINGS
AUFSATZ UND DER TURING-TEST 39 5.1.1 DAS IMITATIONSSPIEL 40 5.1.2 KRITIK
DES NEUEN PROBLEMS 42 5.1.3 ZUSTAND UND ZUKUNFT DES COMPUTERS 43 5.1.4
LERNENDE MASCHINE 45 5.1.5 KONTRAERE ANSICHTEN UND TURINGS ANTWORTEN 47
5.2 NEUE VERSIONEN DES TURING-TESTS UND PRAKTISCHE PRUEFUNG 51 5.2.1 NEUE
VERSIONEN DES TURING-TESTS 51 5.2.2 PRAKTISCHE PRUEFUNG 53 5.3. EINWAENDE
GEGEN BLOCKS ANTIBEHAVIORISMUS ARGUMENT UND SEARLES *CHINESISCHES
ZIMMER ARGUMENT 54 5.3.1 EINWAND GEGEN BLOCKS ANTIBEHAVIORISMUS
ARGUMENT 54 5.3.2 EINWAND GEGEN SEARLES *CHINESISCHES ZIMMER ARGUMENT
66 5.4 TURING-TEST, EINE RICHTIGE ERSETZUNG FUER DIE FRAGE *KOENNEN
COMPUTER DENKEN? 75 5.4.1 DIE BEDEUTUNG VON *DENKEN IN DER FRAGE
*KOENNEN COMPUTER DENKEN? 76 5.4.2 DIE BEDINGUNGEN FUER DAS MENSCHLICHE
DENKEN 76 5.4.3 DIE INHALTE DES MENSCHLICHEN DENKENS 77 5.4.4 NATUERLICHE
SPRACHE, EINE AUSDRUCKSFORM DES DENKENS UND DER INTELLIGENZ 78 5.4.5 DIE
BEZIEHUNG ZWISCHEN DENKEN UND BEWUSSTSEIN 78 5.4.6 DER TURING-TEST IST
EIN BEDEUTENDER TEST FUER DAS DENKEN DES COMPUTERS 80 5.4.7 DER WEG ZUM
BESTEHEN DES TURING-TESTS IST NOCH LANG 81 KAPITEL 6 METHODISCHE
GRUNDLAGEN FUER MCK MIT NATUERLICHER SPRACHE 84 6.1 RAHMEN DER MCK MIT
NATUERLICHER SPRACHE 84 6.2 METHODEN IN MCK MIT NATUERLICHER SPRACHE 86
6.2.1 SYMBOLISCHE ANALYSE 86 6.2.2 STATISTISCHE ANALYSE 88 6.2.3
KUENSTLICHE NEURONALE NETZWERKE 89 6.3 DREI EBENEN IN MCK MIT NATUERLICHER
SPRACHE 89 KAPITEL 7 THEORETISCHE ANALYSE UND EMPIRISCHE UNTERSUCHUNG
EINES FALLBEISPIELS FUER DIE DIREKTE REFLEXION - ALICEBOT 91 7.1 THEORIEN
UND STRATEGIEN DES ALICEBOT 91 7.1.1 AUFGABE EINES CHATBOTS 92 7.1.2
MUSTERERKENNUNGSMECHANISMUS, CHOMSKY-GRAMMATIK UND KATEGORIE 93 7.1.3
AIML-DATEIEN VON REGELN, WISSENSDATENBANK 95 7.1.4 BEGRENZTE
KONTEXT-ANALYSE 98 7.1.5 VOM ANTWORTEN ZUM FRAGEN 100 7.2 EINSATZ DES
KUENSTLICHEN NEURONALEN NETZWERKS IN DAS SYSTEM 100 7.3 EINBETTUNG DES
PROJEKTS IN DAS CLIENT/SERVER-SYSTEM 102 7.4 EMPIRISCHE UNTERSUCHUNGEN
DES SYSTEMS ALS EINES GESPRAECHSPARTNERS FUER FREMDSPRACHENLERNER 103
7.4.1 HINTERGRUND 103 7.4.2 ZAHL DER USER ? 105 7.4.3 FREQUENZ DER
BESUCHE VON EINEM USER //. 106 7.4.4 DIE DAUER DER GESPRAECHE /: . 107
7.4.5 BEWERTUNGEN VON DEN USERN 110 7.4.6 THEMEN DER GESPRAECHE 112 7.4.7
MIT WEM SPRICHT DER USER? 116 7.5 VOR- UND NACHTEILE DES
MUSTERERKENNUNGSMECHANISMUS 120 KAPITEL 8 CSIEC - EIN SYMBOLISCHER
VERSUCH IN MCK MIT NATUERLICHER SPRACHE 128 8.1 EINFUEHRUNG 128 8.2NLML
(NATURAL LANGUAGE MARKUP LANGUAGE) 129 8.2.1 KURZE VORSTELLUNG DES
AGFL-PROJEKTS 129 8.2.2 ENGLISCHE AUSDRUECKE 133 8.2.3 HAUPTSAETZE
(SENTENCE) 138 8.2.4 NOMINALNEBENSATZ (NOUN CLAUSE) 159 8.2.5 UMSTAND
ODER NOMINALNEBENSATZ (SUBORDINATE OR NOUN CLAUSE) 164 8.2.6 RELATIVSATZ
(RELATIVE CLAUSE) 165 8.2.7 PHRASE (PHRASE) 167 8.2.8 WORT (WORD) 236
8.2.9 ZUSAMMENFASSUNG: NLML 240 8.3 NLOMJ (NATURAL LANGUAGE OBJECT MODEL
IN JAVA) 241 8.3.1 KLASSE SENTENCE UND IHRE UNTERKLASSEN 243 8.3.2
NEBENSATZ (CLAUSE) 255 8.3.3 KLASSE PHRASE UND IHRE UNTERKLASSEN 262
8.4NLDB (NATURAL LANGUAGE DATABASE) 275 8.4.1 MYSQL ALS DATENBANKSYSTEM
275 8.4.2 DISKURS UND TABELLE *DISCOURSE 276 8.4.3 TATSACHE UND TABELLE
*USERFACTS 277 8.4.4 KANDIDAT-TATSACHEN UND TABELLE *USERORFACTS BZW.
*USERORREFERENCE 279 8.4.5 ROBOTER TATSACHEN UND TABELLE ROBOTFACTS
282 8.4.6 ROBOTER FRAGEN UND TABELLE *BASICQUESTIONS BZW.
ROBOTQUESTIONS 283 8.4.7 ANDERE TABELLEN 284 8.5 WELTMODELL 285 8.6
PERSOENLICHKEITEN 286 8.7 KOMMUNIKATIVE ANTWORTEN 286 8.8 CSIEC:
CLIENT/SERVER MODELL MIT MICROSOFT AGENT TECHNOLOGIE 287 KAPITEL 9
PAEDAGOGISCHE ANWENDUNGSMOEGLICHKEITEN, DISKUSSION UND WEITERE ARBEITEN
289 9.1 PAEDAGOGISCHE ANWENDUNGSMOEGLICHKEITEN 289 9.2 DISKUSSION 291 9.3
WEITERE ARBEITEN 293 LITERATURVERZEICHNIS 296 ABBILDUNGSVERZEICHNIS 307
TABELLEVERZEICHNIS 308 ANHANG: DIE NLML-AUSGABEN FUER DIE BEISPIELE IN
TABELLE 14 UND 15 309 LEBENSLAUF 324
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| title_short | Mensch-Computer-Kommunikation mit natürlicher Sprache in computerunterstützten Lehr- und Lernsystemen |
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