Implementierung eines intelligenten Kursberatungsexpertensystems

Die akademische Beratung von Studierenden ist eine Expertenaufgabe, die viel Zeit und intellektuelle Investitionen von dem menschlichen Agenten verlangt, der mit dieser Verantwortung betraut ist. Darüber hinaus hängt eine gute akademische Beratung von der Verfügbarkeit erfahrener und engagierter Mitarbeiter ab, die diese Aufgabe übernehmen können. Es gibt jedoch Situationen, in denen es an fähigen menschlichen Beratern mangelt oder in denen qualifizierte Personen aufgrund anderer drängender Verpflichtungen nicht sofort verfügbar sind, was ein systembasiertes Entscheidungshilfe wünschenswert und nützlich macht. In dieser Arbeit präsentieren wir das Design und die Implementierung eines intelligenten Kursberatungsexpertensystems (CAES), das eine Kombination aus regelbasierter Logik (RBR) und fallbasierter Argumentation (CBR) verwendet, um Kurse zu empfehlen, in die ein Studierender in einem bestimmten Semester eingeschrieben werden sollte, basierend auf der akademischen Geschichte des Studierenden. Die Bewertung von CAES ergab eine zufriedenstellende Leistung in Bezug auf die Glaubwürdigkeit seiner Empfehlungen und die Benutzerfreundlichkeit.