アダプティブ・ラーニングの保守


概説

タスク

組み込み先

Tivoli Problem Management

概説

アダプティブ・ラーニングの作業方法

アダプティブ・ラーニングは、記述を基礎とした診断エイドです。コール元の問題の記述を使用して、可能なソリューションを検索します。ソリューションには次があります。

この診断エイドがアダプティブ・ラーニングと呼ばれます。これは問題を解決するために使用され、特定のタイプの問題を解決するためにもっとも望ましいソリューションを学習するためです。アダプティブ・ラーニングで作業すればするほど、コール元の問題に対するソリューションの検出により良く作業するようになります。

注: ユーザーの見通しからアダプティブ・ラーニングについて学習するには、 Tivoli Problem Management 6.0 使用者の手引き を参照してください。


タスク

アダプティブ・ラーニングでのソリューションの検出

ソリューションを検索するには、アダプティブ・ラーニングはいくつかのステップのプロセスを使用します。これらのステップを理解すれば、アダプティブ・ラーニングがもっとも有効に機能するように構成する方法を理解する鍵となります。ステップは次の通りです。
  1. ヘルプ・デスク分析者は、「コール登録」ダイアログ・ボックスにコール元の問題の記述を入力します。
    例: "Microsoft Word locks up when I try to print."
  2. アダプティブ・ラーニングは keywords の問題記述を検索します。キーワードはソリューションの検出に役立つと考えられる語や句です。
    : キーワードには "Microsoft"、 "Word"、 "lock"、 "print"、および "system failure" があります。
  3. アダプティブ・ラーニングはシソーラスを使用してキーワードを概念と突き合わせます。 概念は関連したキーワードの全リストの同義語です。
    : キーワードの "lock" は概念の "GPF" と関連しています。概念の "GPF" と関連した他のキーワードには、 "freeze"、 "crash"、 "system failure" などがあります。
  4. アダプティブ・ラーニングは、記述のキーワードと一致する概念と関連したソリューションを検索します。
    : アダプティブ・ラーニングは概念 "GPF" と関連したソリューションを検索します。さらに、アダプティブ・ラーニングは問題の SCIM 情報を使用して可能なソリューションを識別します。
  5. ソリューションの 1 つがコール元の問題を解決する場合には、ヘルプ・デスク分析者はそのソリューションをアクティブ化します。 Learn Utility を使用して、このソリューションは同じ概念がある他の問題を解決する見込みがあることをアダプティブ・ラーニングが学習します。次にアダプティブ・ラーニングが同様の問題に対するソリューションを検索した時に、前に有効だったソリューションは以前よりも高いスコアになります。つまり、正しいソリューションである見込みが高いということです。

アダプティブ・ラーニングの構成

システム・アドミニストレーターはアダプティブ・ラーニングを構成および保守します。これには次のようないくつかのタスクがあります。