Rekommenderarsystem kräver indatainformation för att fungera korrekt och leverera innehålls- eller beteendeförslag till slutanvändare. Scenarier för eLearning är inget undantag. Användare är aktuella studenter och rekommendationer kan byggas på vägar (både formella och informella), relationer, beteenden, vänner, följare, åtgärder, betyg, handledare interaktion, etc. Ett recommender system måste på något sätt hämta, kategorisera och arbeta med alla dessa detaljer. Det finns flera sätt att göra det: från rå och oelegant databas tillgång till mer curated web API:er eller ens via HTML skrotning. Nya server-centrerade användaråtgärder loggning och övervakning standardteknologier har presenterats under de senaste åren av flera grupper, organisationer och standard organ. Erfarenhet API (xAPI), som beskrivs i denna artikel, är en av dessa. I den första delen av detta dokument analyserar vi aktuella inlärar-övervakningstekniker som en initieringsfas för eLearning-recommender-system. Vi granskar nästa standardiseringsarbete inom detta område; slutligen fokuserar vi på xAPI och den potentiella interaktionen med LIME-modellen, som också sammanfattas nedan.
Scenarier för e-lärande är inget undantag för Ref.
Review of Current Student-Monitoring Techniques used in eLearning-Focused recommender Systems and Learning analytics. The Experience API & LIME model Case Study
{'venue': 'IJIMAI', 'journal': 'IJIMAI', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}