Abstract-Success of e-learning systems beror på deras förmåga att automatiskt hämta och rekommendera relevant inlärningsinnehåll enligt preferenser för specifika inlärningsprofiler. I allmänhet tillgodoser systemen för e-lärande inte enskilda elevers behov på grundval av deras profil. De gör det också mycket svårt för eleverna att välja lämpliga resurser för sitt lärande. Att matcha undervisningsstrategin med det mest lämpliga inlärningsobjektet baserat på inlärningsstilar presenteras i detta dokument, i syfte att förbättra elevernas akademiska nivåer. Detta arbete fokuserar på designen av en personlig e-lärandemiljö baserad på ett hybridrecommender-system, samarbetsfiltrering och objektinnehållsfiltrering. Den beskriver också arkitekturen i ULEARN-systemet. ULEARN använder en rekommenderad adaptiv undervisningsstrategi genom att välja och sekvensera inlärningsobjekt som passar in i elevernas inlärningsstilar. Det föreslagna systemet kan användas för att omorganisera inlärningsobjektets prioritet för att matcha studentens adaptiva profil och för att anpassa undervisningsstrategin för att förbättra inlärningens kvalitet. Index Terms-course innehåll, recommender system, lärande objekt, elev profil, undervisningsstrategi.
Slutligen, Nafea et al. REF introducerade nyligen ULEARN systemet, som också väljer och sekvenser lärande objekt som matchar lärande stilar av användarna.
ULEARN: Personalized Course Learning Objects Based on Hybrid Recommendation Approach
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Information and Education Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}