学習行動に基づくMOOCコース推薦システム【JST・京大機械翻訳】

Yin Shengjun; Yang Kailai; Wang Hongzhi

文献

J-GLOBAL ID：202002286486480886 整理番号：20A2514978

学習行動に基づくMOOCコース推薦システム【JST・京大機械翻訳】

A MOOC Courses Recommendation System Based on Learning Behaviours

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資料名：
号： ACM TURC’20 ページ： 133-137 発行年： 2020年
JST資料番号： D0698C 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)

MOOC1コース推薦は,特に,巨大および多様な教育資源から成るインターネットの急速な発展を伴う時代において,重要で挑戦的なタスクである。その課題は,ほとんど全ての学術分野における大量の教育情報によるものであり,結果として,特定の知識に対する個人化されたニーズの必然的な必要性である。したがって,学習者の行動のタイムリーな捕捉と,次に,それらの学習プロセスの個別化ガイダンスに関する研究は,ますます不可欠になる。本論文では,MOOCコースにおける個人化された推薦を改善するためにオンライン学習行動を分析した。主な貢献は,異なる情報源からの情報の利用と,それらを結合するための集中化フレームワークの設計であり,従って,優れた推薦を作ることである。著者らは,上記のソースと複合モデルに基づく2つの異なるモデルを提案して,次に,著者らのモデルの優れた性能を証明するために,他の伝統的モデルとモデルを対比した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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