I denna forskning skisserar vi ett användarmodelleringssystem som använder både oövervakat och övervakat maskininlärning för att minska utvecklingskostnaderna för att bygga användarmodeller och underlätta överförbarhet. Vi tillämpar ramverket för modellinlärning under interaktion med Adaptive Coach for Exploration (ACE) inlärningsmiljö (med både gränssnitt och eyetracking data). Förutom att visa rameffektivitet jämför vi också resultat från tidigare forskning om att tillämpa ramverket på en annan inlärningsmiljö och datatyp. Våra resultat bekräftar också tidigare forskning om värdet av att använda eyetracking data för att bedöma studentinlärning.
REF De tillämpar ett ramverk för modellinlärning under interaktion med inlärningsmiljön Adaptive Coach for Exploration (ACE) (med både gränssnitts- och eyetrackingdata).
Unsupervised and supervised machine learning in user modeling for intelligent learning environments
{'venue': "IUI '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}