## Intelligent Tutoring System

## Fitria Amastini
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia amastini22@gmail.com
Diterima 08 April 2014
Disetujui 19 Juni 2014
Abstract —Intelligent Tutoring System is a tutor behaviour system  which can be used as an alternative goal for interactive e-learning and distant learning. This system can provide an adaptive system to support student’s learning and retention process based on their characteristic and needed. There are development method such as bayesian network, and neural network that can build fundamental component of Intelligent Tutoring System. This paper will give some concepts and examples for implementing those method from other papers.
Index Terms— intelligent  tutoring  system,  artificial intelligent, neural network, bayesian network, ontology
I. P endahuluan
Perkembangan teknologi komputer dan informasi ikut serta dalam membantu perkembangan dan memberikan solusi permasalahan di bidang lainnya, salah satunya di bidang pendidikan. Di bidang pendidikan, salah satu permasalahan yang diperhatikan adalah dalam hal pembelajaran. Dalam proses pembelajaran siswa, pengajar menyiapkan strategi yang dapat membantu siswa memelajari, memahami, dan menghapal materi yang diberikan, seperti kuis dan pekerjaan rumah. Strategi pembelajaran tersebut kini dapat digabungkan dengan teknologi seperti e-learning yang berbasis web dan m-learning yang berbasis mobile yang dapat dikategorikan sebagai Computer Aided Instruction .  Kemudian, tingginya popularitas dan minat banyak peneliti dalam perkembangan bidang Intelegensia Semu, membuat strategi pembelajaran dengan Computer Aided Instruction berevolusi menjadi Intelligent Computer Aided Instruction atau dapat dikenal dengan sebutan Intelligent Tutoring System .
Intelligent Tutoring System (ITS) [1] adalah suatu sistem yang didesain untuk  menyediakan pengajar yang dapat mengetahui apa yang diajarkan, siapa yang akan diajarkan dan bagaimana cara mengajar. Pengertian sederhananya adalah sistem cerdas yang seolah-seolah bertindak seperti pengajar yang dapat membantu siswa dalam proses pembelajaran mandirinya. Sistem cerdas ini menyediakan kemampuan untuk beradaptasi dengan kebutuhan siswa seperti strategi pengajaran apa
yang sesuai untuk diterapkan dengan siswa tersebut. Dengan adanya ITS ini, pengajar tidak perlu merasa kesulitan dalam mengawasi pembelajaran masing- masing siswa dan siswa juga dapat meningkatkan pengetahuannya. Walaupun begitu, bukan berarti ITS ini akan menggantikan model belajar mengajar konvensional, tetapi dapat menjadi pendukung dalam proses pembelajaran. Adapun beberapa kasus tertentu yang membutuhkan ITS ini, misalnya institusi yang mempunyai program pembelajaran jarak jauh dimana tidak mengharuskan melakukan tatap muka dengan pengajar.
Dalam implementasi dan pembangunan ITS ini, terdapat beberapa metode yang dapat digunakan seperti menggunakan Bayesian Network, dan Artificial Neural Network . Pada paper ini, akan dijelaskan mengenai penggunaan metode secara konsep untuk memberikan gambaran mengenai cara kerja ITS berdasarkan eksplorasi yang penulis dapatkan dari berbagai jurnal ilmiah.
II. K omPonen dan a rsiteKtur s istem Intelligent Tutoring System tidak memiliki arsitektur sistem yang baku dalam perancangannya. Umumnya memiliki empat komponen utama, yaitu domain module, pedagogical module , student module dan interface module [2].
Gambar 1. Arsitektur Intelligent Tutoring System

## A.  Domain Knowledge
Komponen yang ditujukan untuk menyimpan dan memanipulasi dan menyusun informasi pengetahuan, konsep, dan materi pembelajaran yang akan diajarkan.
Domain knowledge memiliki tiga bagian[3]:
• Meta-description merupakan komponen untuk

## ISSN 2085-4579
menyimpan informasi yang memudahkan dalam pemilihan dan penyusunan kumpulan materi pelajaran berdasarkan kategori dan deskripsinya seperti berdasarkan tingkat kesulitan, jenis pedagogis (teori, contoh atau latihan), dan jenis multimedia yang digunakan (video, gambar atau suara).
• Konsep pengetahuan yang dibentuk menjadi bagian-bagian kecil yang memiliki tautan satu sama lain sehingga, akan berkumpul membentuk sebuah jaringan peta konsep mengenai materi yang akan diajarkan ke siswa. Konsep pengetahuan ini ibaratnya seperti mindmapping .
• Kumpulan materi pelajaran berupa teori, contoh, dan latihan yang dibuat berdasarkan konsep pengetahuan.

## B.  Pedagogical Module
Komponen yang menyediakan informasi mengenai strategi pengajaran yang akan digunakan untuk masing-masing siswa. Komponen ini dapat disebut sebagai teacher/teaching module .
Pedagogical module memiliki tiga komponen utama[3]:
• Concept neurules berfungsi untuk membangun rencana pengajaran yang disesuaikan dengan siswa berdasarkan parameter-pamater tertentu, seperti konsep pengetahuan siswa, tingkat pengetahuan domain siswa, tingkat kesulitan konsep-konsep, dan tautan yang menghubungkan konsep.
• Course units’ neurules merupakan komponen yang akan memilih dan menyusun kumpulan konsep yang sesuai untuk diberikan ke siswa, berdasarkan rencana yang dibangun oleh concept neurules .
• Modul evaluasi digunakan untuk mengevaluasi kinerja siswa dalam proses pembelajaran, misalnya hasil dari tes-tes yang diberikan sistem kepada siswa. Ketika terjadi peningkatan pengetahuan yang dimiliki siswa, ITS dapat merancang kembali strategi rencana pengajaran untuk siswa.

## C.  Student Module
Komponen yang menyimpan, memonitor dan menganalisis informasi mengenai siswa yang bersangkutan seperti seberapa jauh pengetahuan yang dimiliki siswa.
Student module memiliki empat jenis item [4]:
• Data mengenai informasi pribadi siswa seperti nama dan alamat surel.
• Parameter interaksi yang menyimpan informasi mengenai interaksi sistem dengan siswa seperti jenis dan tipe materi yang diakses, seberapa banyak siswa meminta bantuan atau petunjuk, dan jawaban dari setiap soal latihan.
• Konsep-konsep pengetahuan.
• Karakteristik siswa umumnya terdiri dari tipe multimedia yang diinginkan dalam penyajian materi (teks, gambar, animasi, suara), tingkat pengetahuan siswa baik dalam subdomain maupun keseluruhan domain materi,tingkat kemampuan belajar, tingkat konsentrasi, pengalaman yang berhubungan dengan penggunaan komputer, dan ketersediaan koneksi internet.
Cara meperoleh karakteristik ini dapat terbagi menjadi dua grup[4], yaitu directly obtainable dan inferable . Nilai karakteristik directly obtainable seperti tipe multimedia yang diinginkan dan ketersediaan koneksi didapat langsung dari siswa saat pertama kali berinteraksi dengan ITS sedangkan  nilai karakteristik inferable didapat berdasarkan kesimpulan sistem dari parameter interaksi dan pengetahuan siswa mengenai konsep-konsep materi yang diajarkan. Namun, hal ini belum cukup untuk merepresentasikan sudah sampai dimana ranah pengetahuan siswa. Hal ini disebabkan karena untuk mengadaptasikan teknik yang akan dihasilkan oleh pedagogical model , dibutuhkan lebih model yang berjaringan halus untuk keefektifan pembelajaran. Oleh karena itu, ranah pengetahuan siswa dikombinasikan dengan tingkat ranah pengetahuan secara keseluruhan dan overlay model . Overlay model ditentukan berdasarkan nilai yang menunjukkan tingkat pengetahuan yang dimiliki pada setiap konsep-konsep yang berhubungan dengan seluruh kumpulan program pembelajaran. Overlay model dapat diartikan sebagai model yang menyatakan pengetahuan siswa sebagai subset dari keseluruhan pengetahuan yang ada pada suatu subjek materi. Untuk dapat mengatasi kesulitan dalam menetapkan nilai pengetahuan untuk seluruh konsep siswa yang baru menggunakan ITS tersebut, dapat diatasi dengan memberikan nilai yang sudah ditetapkan sejak awal oleh pengembang ITS untuk konsep-konsep tersebut, misalnya seberapa tingkat kesulitannya.
Gambar 2. Contoh overlay model
Adapun tambahan sebagai penunjang dalam merancang student module , yaitu dengan menambahkan buggy model [5], yaitu sebuah model berupa basis pengetahuan yang akan menyimpan kesalahan dan miskonsepsi yang biasanya terjadi saat pembelajaran siswa dalam sebuah bug library sehingga dapat dibuat model untuk mengkoreksi kesalahan siswa. Namun, model ini sulit untuk diimplementasikan jika tingkat kompleksitas domain knowledge tinggi.
D.  Interface
Komponen yang digunakan untuk perantara komunikasi antara sistem dengan siswa. Tidak ada aturan baku dalam merancang bagian interface/ communication model , tetapi sebaiknya didesain secara user friendly dan responsif. Dalam tahap perancangan interface , perancangan dialog antara sistem dengan siswa perlu diperhatikan keefektifannya dan  ditampilkan  baik  secara    informatif,  grafis, maupun kombinasi keduanya.

## E.  Additional Function
Intelligent Tutoring System ini juga dapat dirancang dengan beberapa komponen tambahan yang dapat baik yang bersifat menunjang pembelajaran siswa maupun yang menunjang ITS agar lebih cerdas dan lebih interaktif.
III. m etode yang d aPat
d iimPlementasiKan
A.  Bayesian Network
Bayesian network adalah model probabilistik dalam bentuk directed acyclic graph yang memiliki kumpulan variabel random dan kondisi ketergantungan tiap-tiap node . Metode ini dapat digunakan untuk mengimplementasikan hanya pada student module dan dapat digunakan untuk komponen domain knowledge , pedagogical module , dan student module.
Rujukan [6] memberikan contoh penggambaran
dalam penggunaan bayesian network untuk seluruh komponen  utama  ITS  adalah  mendefinisikan  metode tersebut pada domain knowledge berbentuk peta yang saling memiliki ketergantungan antar topik. Topik tersebut berhubungan dengan variabel student module dan berdasarkan hasil tersebut akan diintegrasikan dengan cara pembelajaran siswa berdasarkan opsi yang ada pada pedagogical module . Berdasarkan perancangan tersebut, dibuatlah dua jenis node yang akan saling berhubungan, yaitu learned node dan show node . Learned node merupakan node yang menunjukkan tingkat keyakinan mengenai topik yang sudah dipelajari oleh siswa. Berikut adalah persamaan yang dibutuhkan oleh learned node .
(1)

## (2)
Persamaan (1) merupakan waktu yang dibutuhkan mengenai suatu topik dan (2) adalah pertanyaan yang dijawab. Kemudian, setiap show node pada bayesian network ini menunjukkan tingkat keyakinan mengenai topik yang harus dan akan dipelajari. Node ini memiliki ketergantungan dengan learned parent node yang berupa  hal yang sudah dipelajari pada topik sebelumnya dan learned node pada topik yang sedang dipelajari. Sebagai contoh, terdapat bab I.1 yang memiliki subbab I.2 dengan asumsi posisi node di learned node I.1. Maka, bab  I.1 merupakan learned parent node dan learned node pada bab I.2. Untuk show node bab I.2, harus mendapatkan output dari learned node I.1 dan I.2, dimana pada output dari learned node tersebut adalah hasil perhitungan menggunakan bayesian. Secara singkat, untuk dapat memahami dan mengerti bab I.2, harus mengerti terlebih dahulu bab I.1 dan I.2 itu sendiri.
Gambar 3. Bayesian network [6] untuk sampel basis pengetahuan pada Domain Knowledge

## ISSN 2085-4579
Pedagogical module bertugas untuk memilih apa yang akan dilakukan berdasarkan [6], dibuat empat opsi:
• Review yang memiliki ketergantungan dengan dua node , yaitu “wrong answer” node dan “related topics learned” node . Berdasarkan opsi ini, ITS akan melakukan evaluasi mengenai topik yang memiliki kesalahan jawaban paling tertinggi dan melakukan evaluasi sebagai petunjuk agar siswa dapat menemukan titik pemahaman.
• Deepeen topic yang memiliki ketergantungan dengan dua node , yaitu “related topics deeppened” node dan “present topic learned” node . Opsi ini akan melakukan pendalaman mengenai topik yang sedang dipelajari.
• Shallow scan memiliki ketergantungan dengan dua node , “time in present topic” node dan “number of answer” node . Pada opsi ini, akan melakukan pemindaian singkat mengenai seberapa waktu yang digunakan untuk menjawab sejumlah pertanyaan yang dijawab oleh siswa.
• Memberikan topik yang baru.
Pemilihan opsi tersebut menggunakan cara dengan menghitung probabilitas setiap opsi dan menghitung probabilitas show node . Hasil dari perhitungan-perhitungan tersebut akan saling dikomparasikan dan dipilih nilai probabilitas tertinggi. Opsi tersebut akan dimunculkan sebagai saran untuk siswa tersebut.
Gambar 4. Contoh bayesian network pada [6] untuk menentukan aksi yang dilakukan modul pedagogis
Implementasi metode bayesian network dapat juga diaplikasikan berfokus pada satu komponen saja, yaitu student modelling [7] dengan menerapkan dynamic bayesian network untuk menilai pengetahuan siswa yang cukup sulit diukur. Hal ini disebabkan karena jika
hanya berdasarkan dari kinerja siswa saat menjawab soal, faktor-faktor seperti keberuntungan (menebak jawaban secara acak) dan ketidakberuntungan (menjawab dengan cara benar tapi karena terdapat suatu ketidaktelitian yang menyebabkan kesalahan) dapat membuat penilaian menjadi tidak valid dalam mengukur kemampuan sesungguhnya.
Dynamic bayesian network [7] dibangun berdasarkan tiga jenis node , yaitu node mengenai kondisi pengetahuan yang dimiliki siswa (K), node intervensi pengajar misalnya saat memberikan petunjuk (H), dan kinerja siswa dalam menjawab soal(C).
Untuk mengetahui kondisi pengetahuan yang sesungguhnya dimiliki siswa, tentunya sistem tidak dapat membaca apa yang berada dipikiran siswa. kondisi pengetahuan tersebut dapat disimpulkan dari beberapa kejadian yang dapat diobservasi oleh sistem, seperti kinerja siswa yang pengetahuannya dan intervensi pengajar yang dapat membantu siswa memahami konsep. Kondisi tersebut dimodelkan oleh dynamic bayesian network sebagai variabel tersembunyi yang memiliki perubahan dalam jangka waktu, sehingga dibentuklah sekumpulan node yang terdiri dari K, H, dan C dalam setiap irisan waktu. Asumsi yang digunakan saat perubahan ini terjadi adalah distribusi probabilitas pada setiap kondisi tidak mengalami perubahan. Perubahan hanya terjadi pada nilai variabel tersembunyi yaitu pada pengetahuan yang dimiliki siswa.
Gambar 5. Contoh dynamic bayesian network [7] untuk  komponen student modelling
B. Artificial Neural Network Artificial  neural  network memiliki struktur neuron-neuron yang terbagi menjadi tiga layer, yaitu input layer , hidden layer, dan output layer dengan meniru konsep kerja otak manusia. Setiap neuron pada neural network ini memiliki activation function yang bertugas untuk mengolah input - input menjadi suatu output ke neuron lain baik yang berupa hidden neuron maupun output neuron .
Rujukan [8] menggunakan stuktur dasar feedforward neural network agar sistem dapat
menyesuaikan metode pengajaran yang sedang berlangsung kepada siswa. Input layer memiliki jumlah neuron yang disesuaikan dengan input yang dibutuhkan oleh neural network dan setelah itu hasil output dari input neuron disebar ke seluruh neuron selanjutnya. Output layer memiliki jumlah neuron yang sesuai dengan metode pengajaran yang akan diberikan   untuk memaksimalkan kinerja siswa. Untuk jumlah hidden layer , dapat menggunakan metode heuristic atau dapat disesuaikan metode pengajaran yang akan diterapkan untuk meningkatkan kompleksitas. Seluruh neuron yang berada di tiap layer tersebut saling terkoneksi satu sama lain melalui output ke neuron selanjutnya.
Setiap input-input yang masuk ke neuron memiliki suatu bobot/ weight . Agar neural network dapat dilatih, backpropagation algorithm digunakan untuk menghitung error sebagai perbedaan antara output yang diinginkan dengan output yang sudah diolah dari hasil input . Jika pada output layer menghasilkan output yang error lebih besar dari minimal error yang ditoleransi, nilai bobot dari input-input akan diperbarui.
Gambar 6. Model jaringan saraf tiruan umum [8] yang dapat beradaptasi
Artifical  neural  network dapat diterapkan untuk memprediksi hasil kinerja siswa kedepannya dengan menggunakan data hasil test sebelumnya [9]. Pertama kali, tingkat keakuratan prediksi yang akan dihasilkan mencapai 78% untuk seluruh data yang akan digunakan untuk memprediksi hasil. Sistem akan memelajari setiap hasil test dan dapat menaikkan tingkat keakuratan prediksi. Prinsip kerja dari implementasinya seperti [8], dimana terdapat dua algoritma backpropagation , yaitu forward pass dan backward pass . Pada saat fase pelatihan neural network , sebelum memperbarui nilai bobot , error pada neuron yang ada di hidden layer akan dihitung.
Rujukan [10] juga mengimplementasikan neural network untuk memprediksi kinerja siswa dengan menggunakan log file setiap siswa yang berinteraksi dengan sistem. Tujuan dari implementasi tersebut adalah sistem pakar agar dapat memilih tingkat kesulitan yang sesuai bagi siswa. Informasi yang
diambil dari log file berupa:
• Problem number yaitu jumlah soal yang diberikan kepada siswa.
• Problem  difficulty  level , tingkat kesulitan dari setiap soal yang diberikan yang direpresentasikan dengan bilangan positif. Semakin besar angkanya, semakin sulit.
• Student expertise level , yaitu tingkat yang sudah dicapai oleh siswa yang direpresentasikan dengan bilangan positif. Semakin besar angkanya, tingkat yang dicapai oleh siswa semakin tinggi dan berpengalaman.
• Problem attempt , yaitu informasi yang akan merepresentasikan bilangan 0 dan 1. Angka 0 menyatakan bahwa soal tersebut baru dikerjakan oleh siswa, sedangkan angka 1 menyatakan bahwa siswa sudah pernah menemui persoalan tersebut.
• Waktu yang diperlukan untuk menjawab persoalan yang diberikan dalam rentang waktu tertentu. Misalnya dalam rentang waktu setiap 5 menit.
• Help level provided yang merepresentasikan rentang angka mulai dari 0 sampai 6 yang menyatakan pemberian solusi permasalahan • Jumlah kesalahan yang dibuat oleh siswa pada soal yang diberikan. Jika hasil output neural network lebih dari 0.4, sistem pakar akan dibutuhkan untuk memilih tingkat kesulitan yang sesuai untuk diselesaikan siswa. Namun, bila nilai kurang dari atau sama dengan 0.4, tidak membutuhkan bantuan sistem pakar dan diasumsikan dapat menyelesaikan masalah.

## C.  Ontology
Dalam pembuatan arsitektur sistem knowledge- based , dibutuhkan pemodelan yang dapat membangun knowledge-based tersebut. Salah satu pemodelan yang dapat diperkenalkan adalah ontology .
Ontology adalah suatu hirarki kumpulan konsep- konsep yang dapat saling berhubungan satu sama lain. Dengan menggunakan ontology , berdasarkan dari hubungan hirarki konsep-konsep, sistem dapat menganalisis. Umumnya ontology digunakan untuk membuat domain knowledge . Rujukan [11] menggunakan metode ontology untuk pengelolaan domain knowledge dengan mengumpulkan istilah- istilah medis yang berhubungan dengan payudara wanita seperti anatomi/struktur, macam-macam penyakitnya, dan anomali yang terjadi lainnya.

## ISSN 2085-4579
Gambar 7. Contoh konsep ontology mengenai klasifikasi konsep mahluk hidup
Pemodelan ontology dapat digunakan untuk membuat student model [12], untuk menentukan karakteristik siswa. Terdapat empat tingkat tertinggi dalam hirarki ontology:
• Student yang merepresentasikan siswa.
• Student Course Information meliputi informasi yang relevant mengenai kinerja siswa dalam proses pembelajaran. Kinerja tersebut meliputi tugas yang harus disubmit, modul pembelajaran, tatap muka, apa yang harus dipelajari, hasil dari apa yang dipelajari, sekolah, dan ujian.
• Student Current Activity untuk merekam detil aktivitas siswa selama rentang waktu pembelajaran (semester). • Student Personal Information untuk menunjukkan informasi pribadi siswa yang rata-rata bersifat statis atau permanen. Informasi ini akan menjelaskan mengenai karakteristik yang berfokus pada interaksi dengan sistem seperti multimedia apa yang diinginkan untuk merepresentasikan materi dan interaksi yang diinginkan dengan sistem.
Berdasarkan dari konsep-konsep hirarki pemodelan ontology tersebut, dapat dibentuk menjadi sekumpulan aturan  yang  dapat  mengklasifikasikan  siswa berdasarkan karakteristiknya. Sekumpulan aturan ini digunakan untuk Misalnya, sistem dapat menentukan bahwa karakteristik bentuk pembelajaran visual apabila memenuhi syarat-syarat, yaitu siswa tersebut memiliki aktivitas dalam mengakses ITS lebih dari 30 kali, dimana aktivitas tersebut melihat pada materi yang direpresentasikan dalam bentuk demo, gambar, video dan berbagai jenis multimedia.
IV. s imPulan
Intelligent Tutoring System memiliki beberapa metode yang dapat diterapkan dengan masing-masing tujuan yang ingin dicapai. Karena Intelligent Tutoring
System untuk melatih retensi dan kemampuan siswa dalam pembelajaran, beberapa metode lebih difokuskan untuk membangun komponen student module dan pedagogical module agar dapat menciptakan interaksi dalam proses pembelajaran. Namun, mendesain
ITS dengan metode bayesian network dan ontology lebih mudah dipahami dibandingkan menggunakan jaringan saraf tiruan. Ontology dibuat hampir mirip dengan konsep object - oriented dan class diagram , dimana objek-objek terhubung dengan sebuah relasi yang  terkait,  sehingga  untuk  membuat  klasifikasi dan strukturnyanya lebih mudah dimengerti. Konsep metode bayesian network menghitung tingkat keyakinan suatu variabel tersembunyi yang memiliki ketergantungan dengan variabel-variabel lain yang biasanya dapat diobservasi dan masih dapat dilihat alur ketergantungan yang ada pada setiap node. Sementara itu, jaringan saraf tiruan lebih sulit dipahami dan kompleks dari strukturnya. Hal ini disebabkan karena jaringan saraf tiruan mengolah hasil input menjadi output didalam activation function yang membutuhkan rumus matematis yang rumit. Namun, untuk ontology, akan cukup sulit apabila konsep-konsep yang saling berkaitan terlalu kompleks, karena akan banyak aturan-aturan yang harus dibuat.
Pembangunan sistem ini dapat membutuhkan jangka waktu yang relatif cukup panjang jika ingin menciptakan interaksi seperti pembelajaran langsung antara siswa dan pengajar. Oleh karena itu, beberapa peneliti dan pengembang banyak menggunakan framework untuk membangun komponen-komponen tersebut agar memudahkan dalam pengembangan yang membutuhkan waktu lebih cepat. Penggunaan framework ini dapat dengan mudah mengubah atau memodifikasi  desain  ITS  yang  telah  dibuat.  Namun, framework juga belum tentu memadai kebutuhan akan ITS yang ingin dibuat. Jika tanpa menggunakan framework , pengembangan ITS perlu secara bertahap agar dapat menciptakan sistem yang pintar dalam beradaptasi dengan hasil interaksi dengan siswa.
U capan T erima K asih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Seng Hansun, S.Si yang telah memberikan pengarahan dalam pembuatan paper ini, keluarga, rekan mahasiswa Universitas Multimedia jurusan Teknik Informatika yang telah memberikan motivasi dan inspirasi dalam penulisan.

## D afTar p UsTaKa
[1]  H. S. Nwana, “Intelligent Tutoring Systems: an overview”, pada Journal of Artificial Intelligence Review, vol. 4 no. 4, 1990, hal. 251-277.
[2]  R. Stathacopoulou, G.D. Magoulas, dan M. Grigoriadou,
“Neural Network-based Fuzzy Modeling of the Student in Intelligent Tutoring System,” pada conf. IJCNN, vol. 5, 1999, hal. 3517-3521.
[3]  R. Venkatesh, E.R. Naganathan, N. Uma Maheswari, “Intelligent Tutoring System Using Hybrid Expert System With Speech Model in Neural Networks,” pada Int. Journal of Computer Theory and Engineering, vol.2, 2010, hal. 12-16.
[4]  C. Koutsojannis, J. Prentzas, I. Hatzilygeroudis, “A Web- Based Intelligent Tutoring System Teaching Nursing Students Fundamental Aspects of Biomedical Technology,” pada Proc. Int. Conf. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 2001, hal. 4024-4027.
[5]  K. E. Chang, dan W. J. Hou, “Application of Neural Network for Implementing a Practical Student Model,” pada Proc. of The National Science Council Part D: Mathematics Science and Technology Education, vol.5 no.2,  1995, hal. 133-142.
[6]  H. Gamboa, dan A. Fred, “Designing Intelligent Tutoring System : A Bayesian Approach,” pada Proc. Int. Conf. Enterprise Information System, vol. 3, 2002, hal. 146-152.
[7]  K. Chang, J. Beck, J. Mostow, dan A. Corbett, “A Bayes Net Toolkit For Student Modeling in Intelligent Tutoring Systems” pada Proc. Int. Conf. Intelligent Tutoring Systems, vol. 8,  2006, hal. 104-113.
[8] G.  Moise,  “Usage  of  the  Artificial  Neural  Network  in  the Intelligent Tutoring System,” pada Int. Conf. Virtual Learning, vol. 5, 2001, hal. 191-198.
[9]  E. R. Naganathan, R. Venkatesh, dan N. Uma Maheswari, “Intelligent Tutoring System: Predicting Students Results Using Neural Network,” pada Jour. Convergence Information Technology, vol. 3 no.3, 2008, hal. 22-26.
[10]  S. S. Abu Naser, “Predicting Learners Performance Using Artificial Neural Networks in Linear Programming Intelligent Tutoring System,” pada Int. Journal of Artificial Intelligence & Application (IJAIA), vol. 3 no. 2,  2012, hal.65-73.
[11]  H. P. Maffon dkk, “Architecture of an Intelligent Tutoring System Applied to the Breast Cancer Based on Ontology, Artificial Neural Network, and Expert Systems,” pada Conf. Int.  6th Advances in Computer Interaction, 2013, hal. 210- 214.
[12]  I. Panagiotopoulos, A. Kalou, C. Pierrakeas, dan A. Kameas, “An Ontology-based Model for Student Representation in Intelligent Tutoring System for Distance Learning” pada Proc.  Int.  Conf.  Artificial  Intelligence  Applications  and Innovations,vol. 381, 2012, hal. 296-305.