Abstract-Personlig kursprogram författarskap baserat på recommender system, som är processen för automatisk lärande objekt välja och sekvensering, erkänns som en av de mest intressanta forskningsområdet inom intelligent webbaserad utbildning. Eftersom varje elevs profil skiljer sig från den ena till den andra, måste vi passa in på lärandets olika behov. I själva verket av kunskapen om elevens profil, är det lättare att rekommendera en lämplig uppsättning lärande objekt för att förbättra inlärningsprocessen. I det här dokumentet beskriver vi ett nytt adaptivt inlärningssystem – LearnFitII, som automatiskt kan anpassa sig till de dynamiska preferenserna hos elever. Detta system känner igen olika mönster av inlärningsstil och inlärares vanor genom att testa den psykologiska modellen av inlärare och bryta deras serverloggar. För det första föreslog enheten ett personligt inlärningsscenario för att hantera problemet med kallstart genom att använda Felder och Silvermans modell. Därefter analyseras de inlärdas vanor och preferenser genom att man gräver fram information om inlärarnas handlingar och interaktioner. Slutligen ses inlärningsscenariot över och uppdateras med hjälp av hybridrecommender-system baserat på K-Nearest Grannarna och föreningsregeln gruvalgoritmer. Resultaten av det system som testats i verkliga miljöer visar att med tanke på elevens preferenser ökar inlärningskvaliteten och tillfredsställer eleven.
Bourkoukou och El Bachari REF introducerar ett recommender-system för webbaserad utbildning som anpassar sina rekommendationer för lärandeobjekt till användarnas inlärningsstilar.
Toward a Hybrid Recommender System for E-learning Personnalization Based on Data Mining Techniques
{'venue': 'JOIV : International Journal on Informatics Visualization', 'journal': 'JOIV : International Journal on Informatics Visualization', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}