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J-GLOBAL ID：201702211492525143   整理番号：17A1842472

協調推薦:個人化学習パス生成の新しい視点【JST・京大機械翻訳】

著者 (3件)： Zhao Xuekong (广西教育学院教育技術与信息管理中心 530023) ,  Xu Xiaodong (華南師范大学教育信息技術学院 510631) ,  Long Shirong (广西教育学院教育技術与信息管理中心 530023)
資料名： Zhongguo Yuancheng Jiaoyu (Zonghe Ban)  (Zhongguo Yuancheng Jiaoyu (Zonghe Ban))
号： 5  ページ： 24-34  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3866A  ISSN： 1009-458X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ユーザの要求を中心とした個人化学習環境の構築はe-Learningの将来の発展傾向であり、現在の遠隔教育及び知的教育の分野における研究の焦点である。個人化e-Learning学習環境における「適応性」問題に対して、ユーザーの認知レベルの次元から切り取り、近隣領域のユーザ群(近隣ユーザー)の類似性ルールを利用して、Web環境における個別化学習経路生成の協同推薦メカニズムを提案した。また,アーキテクチャ設計,システムモデリング,経路抽出,およびアルゴリズム設計の4つの側面から,適応学習システム(ALS)の協調的推薦機構の技術的解決策を強調した。その有効性を,一連の実験設計,実施,およびデータ解析によって検証した。結果により、本研究成果は、ある程度に目標のユーザーに理想的な学習パスを推薦でき、推薦資源の精度を有効に改善し、さらにユーザーの学習品質と学習効果を向上させることができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応性 ,  遠隔教育 ,  品質 ,  実験計画法 ,  *学習 ,  Web【情報システム】 ,  eラーニング ,  類似性 ,  データ解析 ,  教育
準シソーラス用語： 学習効果 ,  適応学習 ,  アーキテクチャ設計 ,  学習環境 ,  *個性化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 協調 ,  推薦 ,  個人化 ,  学習 ,  パス ,  視点