Abstract-Elektroniskt lärande har varit en av de främsta trenderna inom utbildning hittills. Denna betydelse riktar uppmärksamheten på en viktig förändring i utbildningsparadigmet. På grund av det föränderliga paradigmets komplexitet kräver inlärningens framtida dynamik en utveckling av kunskapsöverföring och utvärdering. Detta forskningsarbete försöker sätta i hand en futuristisk design av ett autonomt och intelligent e-lärande system. Där maskininlärning och användaraktivitetsanalys spelar rollen som en automatisk utvärderare för kunskapsnivån. Det är viktigt att bedöma kunskapsnivån för att anpassa innehållspresentationen och få en mer realistisk utvärdering av onlineinlärare. Flera klassificeringsalgoritmer används för att förutsäga elevernas kunskapsnivå och motsvarande resultat rapporteras. Dessutom föreslår denna forskning en modern design av en dynamisk inlärningsmiljö som följer de senaste trenderna inom e-lärande. De experimentella resultaten illustrerar en övergripande prestanda överlägsenhet av en stödvektormaskin modell i utvärdering av kunskapsnivåer; med 98,6% av korrekt klassificerade fall med 0,0069 medelvärde absolut fel.
NazeehGhatasheh: REF Denna forskning introducerade ett antal förbättringar av dynamiska ELearning-system när det gäller kunskapsöverföring och utvärdering.
Knowledge Level Assessment in e-Learning Systems Using Machine Learning and User Activity Analysis
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}