Ett recommender system är en del av programvara som hjälper användare att identifiera de mest intressanta och relevanta lärande objekt från ett stort antal objekt. Rekommenderarsystem kan baseras på samverkansfiltrering (genom användarbetyg), innehållsbaserad filtrering (med nyckelord) och hybridfiltrering (genom både samverkans- och innehållsbaserad filtrering). Rekommenderarsystem har varit ett användbart verktyg för att rekommendera objekt i många online-system, inklusive e-lärande. Det har dock inte gjorts mycket forskning för att mäta läranderesultaten hos eleverna när de använder e-lärande med ett rekommendationssystem. Istället var de flesta av forskarna fokuserade på noggrannheten i recommender systemet för att förutsäga rekommendationen snarare än den kunskap som de inlärda fick. Denna forskning syftar till att jämföra läranderesultaten hos eleverna när de använder flera typer av e-lärande rekommendationssystem. Baserat på jämförelsen föreslår vi ett nytt systemramverk för e-lärande som använder innehållsbaserad filtrering och goda elevers betyg för att rekommendera inlärningsmaterial, och i sin tur kan öka studentens prestanda. Resultaten visar att de studenter som använde det föreslagna e-learning-recommender-systemet gav ett betydligt bättre resultat efter provet. Resultaten visar också att det föreslagna e-learning-recommender-systemet har den högsta procentandelen poängvinster från förtest till efter test.
Ghauth och Abdullah REF utvecklade ett innehållsbaserat rekommendationssystem för e-lärande.
Measuring learner ’ s performance in e-learning recommender systems
{'venue': None, 'journal': 'Australasian Journal of Educational Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}