Sve zadatke treba riješiti alatom „Google Dialog Fllow“. Prvo treba napraviti projektni zadatak za svaki zadatak i diskutirati ga s nastavnikom. Planirati kako će se zajednički istražiti svojstva alata Dialog Flow. Planirati kako će se prepoznati zajednički dijelovi za sve pod zadatke i organizirati rad na njima. Osmisliti kako će se nabaviti pitanja za inicijalno punjenje baza. Kako će se testirati. Tijekom projekta planirati, prikupljati podatke i pripremati dokumentaciju za izradu stručnog ili znanstvenog članka za prezentaciju na konferenciji ili objavu u časopisu.
Rezultat: Dokumentacija.
Potreba: studenti tijekom semestra postavljaju niz organizacijsko administrativnih pitanja (ne odnose se na znanje u predmetu). Većina pitanja se ponavlja i unutar jedne generacije i između generacija. Neki predmeti grade bazu pitanja i odgovora (FAQ – Frequently Asked Questions), ali studenti ne provjere u toj bazi odgovor na svoje pitanje već ga šalju nastavnicima. Rješenje: Napraviti automat koji će odgovarati na poznata pitanja, a nova pitanja slati nastavniku te uvrštavati u bazu i pitanja i odgovor.
Potreba: studenti tijekom učenja predmeta imaju pitanja na koja ne mogu naći odgovor. Najradije bi pitali nastavnika ili znalca. Neki studenti se stide ili boje pitati nastavnike, a neki nastavnici na stignu promptno odgovoriti na pitanja. Rješenje: Napraviti automat koji će odgovarati na poznata pitanja, a nova pitanja slati nastavniku te uvrštavati u bazu i pitanja i odgovor.
Potreba: računalnu provjeru (i samoprovjeru) znanja najlakše je napraviti pitanjima s višestrukim odgovorima. Međutim u tom slučaju se provjerava sposobnost studenta da se prepozna odgovor. Viša razina znanja bi tražila da se sam prisjeti odgovora, ali to znači da odgovor može poprimati različite oblike. Na primjer: „Kad sviće dan?“, „U jutro“, „Nakon noći“, „Jutrom“, „Između 4 i 7“ itd. Dosadašnji računalni programi/alati ne mogu lagano prepoznati točan odgovor, odnosno trebalo bi unijeti sve varijacije odgovora. Rješenje: Napraviti automat koji će prepoznavati različite oblike odgovora.
Potreba: za potrebe dijagnostike potrebno je s korisnikom proći niz pitanja, od općenitijih do specifičnih. Jedan način organiziranja ekspertnog znanja za dijagnostiku su stabla odlučivanja. Postoji mnogo alata kojima se jednostavno grade i održavaju stabla odlučivanja. S druge strane, korisnicima je ponekad lakše eksplicirati svoju potrebu ili problem dijalogom. Rješenje: Napraviti alat za konverziju stabla odluke u dijaloški tok.
Odlučili smo ujediniti sva 4 zadatka pod jedan veliki projekt i napraviti sučelje koje možemo pokazati ostalim studentima na prezentaciji te je ovo ujedno i prototip aplkacije ukoliko je netko od nas (ili drugih studenata) želi nastaviti razvijati.
U pozadini imamo .NET web api i MSSQL bazu podataka, a sučelje gradimo pomoću React frameworka (Typescript). U idućim točkama pokazane su trenutne mogućnosti svakog od dijelova sustava te interakcija između korisnika (profesora ili studenta) s backendom i Dialogflow servisom.