Abstract-Recommender system har undersökts i stor utsträckning av Technology Enhanced Learning (TEL) community under det senaste årtiondet. Genom att identifiera lämpliga resurser från ett potentiellt överväldigande utbud av val erbjuder sådana system ett lovande tillvägagångssätt för att underlätta både inlärnings- och undervisningsuppgifter. Eftersom lärandet sker i mycket varierande och rika miljöer har införlivandet av kontextuell information om användaren i rekommendationsprocessen väckt stort intresse. Sådan kontextualisering är forskad som ett paradigm för att bygga intelligenta system som bättre kan förutsäga och förutse användarnas behov, och agera mer effektivt som svar på deras beteende. I detta dokument försöker vi bedöma i vilken utsträckning det nuvarande arbetet i TEL:s rekommendationssystem har lett till detta, samt skissera områden där det krävs ytterligare arbete. För det första presenterar vi ett sammanhangsramverk som identifierar relevanta kontextdimensioner för TEL-tillämpningar. Därefter presenterar vi en analys av befintliga TEL-recommendatorsystem längs dessa dimensioner. Slutligen redogör vi utifrån våra undersökningsresultat för ämnen som det behövs ytterligare forskning om. Index Terms-Adaptive och intelligent utbildningssystem, personlig e-lärande, systemapplikationer och erfarenhet
Införlivandet av kontextuell information om användaren i rekommendationsprocessen har väckt stort intresse för REF.
Context-Aware Recommender Systems for Learning: A Survey and Future Challenges
{'venue': 'IEEE Transactions on Learning Technologies', 'journal': 'IEEE Transactions on Learning Technologies', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}