| Abstrakt: | Táto bakalárska práca sa zameriava na návrh, implementáciu a experimentálne hod-
notenie systému podporovaného umelou inteligenciou na automatizovanú tvorbu mnemotech-
nických podnetov pre rozložené učenie. Na základe poznatkov kognitívnej vedy, najmä
teórie duálneho kódovania, využitia mentálnych obrazov, elaborácie, vyvolávania a
princípov opakovaného precvičovania, systém generuje verbálne, vizuálne a multimod-
álne asociácie pre jednotlivé pojmy a integruje ich do kartičiek vhodných pre algoritmy
typu spaced repetition. Práca zahŕňa analýzu existujúcich riešení a identifikáciu ich ne-
dostatkov v oblasti presnosti, kontrolovateľnosti a používateľskej hodnoty. Navrhnutý
pipeline kombinuje viacero stratégií generovania, doplnených overovacími mechaniz-
mami založenými na pravidlách, sémantických reprezentáciách a spätnej väzbe použí-
vateľov, pričom podporuje export reprodukovateľných dátových balíkov. Súčasťou
práce je aj metodologicky kontrolovaná evaluácia účinnosti vytvorených kartičiek v
porovnaní s tradičnými prístupmi z hľadiska krátkodobej aj dlhodobej retencie poz-
natkov. Výsledky potvrdzujú prínos automaticky generovaných asociácií pre efektívne-
jšie učenie a zároveň poukazujú na limity aktuálnych modelov.
|
|---|