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J-GLOBAL ID：201802287468444524   整理番号：18A0586103

推奨大量学習活動のためのハイブリッド知識ベースアプローチ【Powered by NICT】

A Hybrid Knowlegde-Based Approach for Recommending Massive Learning Activities

著者 (3件)： Harrathi Marwa ,  Touzani Narjess ,  Braham Rafik
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AICCSA  ページ： 49-54  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,推薦システムの開発は,いくつかのドメインへの関心の高まり,特にeラーニングを集めている。大規模公開オンライン講座は,回転をもたらしている。しかし,この文脈における支援と個人化の欠失は学習者を駆動する意欲を失い,学習プロセスが残存していた。この問題を克服するために,推薦システムを用いた学習者のニーズに学習活動を適用することに焦点を当てた。本論文では,学習過程を追跡し,意欲を維持するために適切な学習活動を学習者に提供するためにeラーニング環境のための異なる推薦システムへの導入を提供するだけでなく,大量の学習活動のための提案した推薦システムを示すことを試みる。MOOCの文脈における学習者にeラーニング活動のレコメンデーションのためのオントロジーに基づくハイブリッド知識ベース推薦システムを提案した。提案レコメンデーション手法では,オントロジーは,ドメインモデル,学習者と学習活動に関する知識をモデル化し,表現するために使用した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *知識ベース ,  モデリング ,  eラーニング ,  オントロジー
準シソーラス用語： ドメインモデル ,  学習過程 ,  学習者 ,  MOOC ,  推奨システム ,  *学習活動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 推奨 ,  学習活動 ,  知識ベース