Adaptive navigation support är en specifik grupp av tekniker som stöder användarnavigering i hyperrymd, genom att anpassa sig till den enskilde användarens mål, preferenser och kunskap. Dessa tekniker, som ursprungligen utvecklades inom adaptiv hypermedia, blir allt viktigare i flera adaptiva webbapplikationer, allt från webbaserad adaptiv hypermedia till adaptiv virtuell verklighet. Detta kapitel innehåller en kort introduktion till adaptivt navigationsstöd, en genomgång av viktiga adaptiva navigationsstödtekniker och mekanismer, och illustrerar dessa med en rad exempel. Adaptiv hypermedia [9] är ett forskningsområde vid korsningen av hypermedia och användarmodellering. Adaptive hypermedia system (AHS) erbjuder ett alternativ till de traditionella "one-size-fits-all" hypermedia- och webbsystemen genom att anpassa sig till enskilda användares mål, intressen och kunskaper som de representeras i de enskilda användarmodellerna. Detta kapitel är inriktat på adaptiv navigeringsstödteknik som ursprungligen utvecklades inom adaptiv hypermedia. Genom att anpassa utseendet på länkar på varje bläddrade sida, med hjälp av sådana metoder som direkt vägledning, adaptiv beställning, länk dölja och borttagning, och adaptiv länk annotation, dessa tekniker stöder personlig tillgång till information. Under de senaste tio åren har adaptiv navigationsstödteknik använts i många anpassningsbara webbsystem inom en rad tillämpningsområden, från e-lärande till e-handel. Utvärderingen av dessa tekniker har visat att de kan göra det möjligt för användarna att uppnå sina mål snabbare, minska de allmänna navigeringsnivåerna och öka tillfredsställelsen [7; 18; 50; 52; 73]. Efter en kort introduktion till historien om ett adaptivt navigationsstöd ger detta kapitel en toppmodern översikt över ett adaptivt navigationsstöd. Översikten är uppdelad i två delar. Den första delen fokuserar på anpassningsteknik och försöker besvara frågan: Vilken typ av anpassningseffekter kan vara användbara för att ge vägledning till användarna av Web hypermedia system? Den andra delen fokuserar på anpassningsmekanismer och försök att besvara frågan: Hur kan dessa anpassningseffekter åstadkommas? Båda delarna illustreras med en rad exempel. I det sista avsnittet diskuteras möjligheterna att utöka adaptivt navigationsstöd utöver Web hypermedia. Forskning om adaptivt navigationsstöd i hypermedia kan spåras tillbaka till början av 1990-talet. Vid den tiden, flera forskargrupper hade erkänt standardproblem som finns i statisk hypertext inom olika applikationsområden, och hade börjat utforska olika sätt att anpassa beteendet hos hypertext och hypermedia system till enskilda användare. Ett antal team tog itu med problem relaterade till navigering i hypermedia såsom problemet med ineffektiv navigering eller problemet med att förloras-som hade upptäckts när området hypertext nådde relativ mognad i slutet av 1980-talet [46]. Inom några år föreslogs ett antal tekniker för stöd till navigering [4; 19; 33; 52]. Medan de föreslagna teknikerna var relativt olika, delade de samma kärnidé: inom en hypertextsida (node), anpassa presentationen av länkar till den enskilde användarens mål, kunskap och preferenser. Den adaptiva navigationsstödteknik som infördes genom tidiga adaptiva hypermediasystem klassificerades senare som direkt vägledning, sortering, gömställe, annotering och kartanpassning [8]. De flesta av dessa system använde anpassningsmekanismer baserade på manuell sidindexering och tillhandahöll navigeringsstöd i en sluten dokumentsamling. Webben som "hypermedia för alla" gav omedelbart en attraktiv plattform för adaptiva hypermedia applikationer. Problemet med navigationsstöd i Web hypermedia lockade många nya forskare till fältet. Ett stort antal av dessa forskare var motiverade av pre-Web adaptiva hypermedia och fokuserade på att utforska en uppsättning kända adaptiva hypermedia tekniker i det nya webbsammanhanget. Andra forskare föreslog nya tekniker som länkfunktionsnedsättning och generering [9]. Flera nya anpassningsmekanismer undersöktes, bland annat innehållsbaserade och sociala mekanismer som tillät navigeringsstöd i en öppen corpus. I takt med att webben har utvecklats har arbetets fokus också gått från att utforska isolerade tekniker med hjälp av "lab-nivå"-system till att utveckla och utforska "real world"-system för olika tillämpningsområden som e-lärande, e-handel och virtuella museer. Sammantaget utforskade pre-Web och webbaserade AHS med adaptiv navigationsstöd ett brett spektrum av anpassningstekniker och mekanismer inom många tillämpningsområden. Kunskapen om dessa tekniker och mekanismer och deras effektivitet är viktig för utvecklarna av framtida adaptiva webbsystem. I de två följande avsnitten försöker man sammanfatta denna kunskap, presentera de mest populära anpassningsteknikerna och anpassningsmekanismerna, och peka på relevanta empiriska studier. (Fig. 8.1)................................................................. Alternativt kan systemet generera en dynamisk "nästa" länk som är ansluten till "nästa bästa" noden. Ett känt problem med direkt vägledning är att det inte ger något stöd för användare som inte vill följa systemets förslag. På grund av detta problem, även om direkt vägledning var populärt i början av adaptiv hypermedia, är det nu mest ersättas av andra navigeringsstöd teknik, som kommer att införas nedan. Den enda grupp av system där detta tillvägagångssätt fortfarande är populärt är adaptiva utbildningshypermediasystem, särskilt de som har rötter i intelligenta undervisningssystem som HyperTutor [69], ELM-ART [78] eller InterBook [14]. I denna grupp blev direkt vägledning hypermediaformen av de traditionella läroplanssekvenseringsmekanismerna. Flera studier som granskades [10] visade att nybörjare med dålig domänkunskap har problem med att hantera alternativa navigeringsval och att de bäst kan stödjas av direkt vägledningsteknik. Adaptive Navigation Tanken med en adaptiv sorterings- eller beställningsteknik är att prioritera alla länkar på en viss sida enligt användarmodellen och några användarvärdiga kriterier: ju närmare toppen, desto mer relevant är länken. Medan adaptiv sortering först infördes 1990 i Hypadapter-systemet [49], är det vanligaste exemplet på denna teknik HYPERFLEX [52]. HYPERFLEX försöker beställa länkar från den aktuella sidan till relaterade sidor enligt den användarupplevda relevansen av dessa sidor till den aktuella. Om användaren anser att den presenterade beställningen är felaktig, kan länkarna beställas manuellt genom att dra. Manuell länkomordning betraktas av systemet som ett sätt att återgälda relevans och används för att uppdatera användarmodellen. Om användaren väljer det aktuella sökmålet i listan över befintliga mål (nya mål kan också införas), tar länkbeställning på varje sida också hänsyn till länkrelevans till det valda målet. Viktigast för HYPERLEX-arbetet var inte den specifika anpassningstekniken, utan snarare studien av användarens länkbeställning, som rapporterades i samma tidning [52]. Studien visade att adaptiv länkbeställning avsevärt minskar navigeringstiden och antalet steg som krävs för att lokalisera den information som användaren letar efter. Dessa resultat bidrog till att dra till sig uppmärksamhet för att länka beställning och adaptiv navigering stöd i allmänhet. Det bör dock noteras att tidsminskningen inte enbart är begränsad till sorteringsteknik. Liknande tids-/stegminskning observerades senare för annan navigeringsstödteknik, t.ex. gömsel och annotering [18; 65] och anses för närvarande vara ett av de viktigaste värdena för adaptiv navigering i allmänhet. Trots att länksortering har visat sig vara effektiv har den inte blivit särskilt populär på grund av dess begränsade tillämplighet. Som visas i tabell 8.1 kan den användas för icke-kontextuella länkar, men är svår att använda för en indexsida eller en innehållsförteckning (som vanligtvis har en fördefinierad ordning av länkar), och kan aldrig användas med kontextuella länkar eller kartor. Ett annat problem med adaptiv beställning är att denna teknik gör ordningen av länkar instabil: det kan ändras varje gång användaren går in på sidan. Sedan den första introduktionen av länksortering, flera användarstudier har visat att instabil ordning av alternativ i menyer och verktygsfält skapar problem för åtminstone vissa kategorier av användare [34; 53]. Som ett resultat av detta används denna teknik för närvarande endast i några få sammanhang där den instabila ordningen av länkar inte skapar några problem. Ett sådant fördelaktigt sammanhang är anpassning av länkordning till långsiktiga användaregenskaper. I detta sammanhang kan olika användare se en annan ordning för länkar, men den är stabil för varje användare för hela den tid de arbetar med systemet. Till exempel flera adaptiva e-lärandesystem beställer länkar till de olika utbildningsresurser som finns tillgängliga för ett ämne beroende på hur relevanta dessa resurser är för användarens inlärningsstil [55]. Ett annat lämpligt sammanhang inkluderar flera typer av system där alla eller vissa sidor har en instabil uppsättning länkar. Eftersom uppsättningen länkar på en sida inte är fast, en stabil ordning finns inte i alla fall. I denna situation kan den "konceptuellt stabila" beställning som erbjuds av länksortering bli en attraktiv lösning. Goda exempel på detta kan hittas bland adaptiva nyhetssystem som granskas i kapitel 18 i denna bok [3] och samarbetssystem för resursinsamling såsom CoFIND [39] eller COMTELLA [26]. Adaptive news system presenterar vanligtvis länkar till rekommenderade nyhetsartiklar i en enda lista eller på flera sidor per kategori. Listan är instabil eftersom nya artiklar ständigt läggs till och gamla artiklar tas bort. I detta sammanhang är det mycket naturligt att sortera länkarna efter användarens modellerade intressen. Denna beställning utförs vanligtvis av innehållsbaserade mekanismer. I samarbetssystem för resursinsamling samlar användarna in användbara webbresurser genom att lägga till intressanta länkar till ämnen. Varje ämne kan ha en kort introduktion och en samling länkar som är instabil till sin natur (eftersom resurser ständigt läggs till och ibland tas bort). För att presentera dessa länkar använder de nämnda systemen sociala mekanismer för att sortera ämneslänkar efter de upplevda samhällsintressena. Av liknande skäl används ofta länksortering i kombination med länkgenerering (se avsnitt 8.3.6 och bild). 8.10 för exempel på denna kombination). Syftet med navigationsstöd genom att gömma sig är att begränsa navigeringsutrymmet genom att dölja, ta bort eller inaktivera länkar till irrelevanta sidor. En sida kan anses irrelevant av flera skäl: till exempel om den inte är relaterad till användarens nuvarande inlärningsmål eller om den presenterar material som användaren ännu inte är beredd att förstå. Att gömma sig skyddar användarna från komplexiteten i hela hyperrymden och minskar deras kognitiva överbelastning. Utbildningshybridsystem har varit det huvudsakliga tillämpningsområdet där adaptiva gömställen har föreslagits och utforskats. Att börja med bara en del av hela bilden och sedan introducera andra komponenter steg för steg när studenten går vidare genom kursen är ett populärt pedagogiskt förhållningssätt och adaptivt gömställe erbjuder ett enkelt sätt att genomföra detta. Tidiga adaptiva hypermedia system använde en mycket enkel metod för att dölja länkar i huvudsak ta bort länken samt ankaret från en sida. Ett bra exempel är ISIS-Tutors utbildningshypermediasystem [18], som visar mycket få länkar när studenten börjar arbeta med systemet men gradvis gör allt fler länkar synliga, reagerar på den ökade kunskapen om ämnet. De Bra och Calvi [29] senare kallas ISIS-Tutor inflygningslänk borttagning och har föreslagit flera andra varianter för länk dölja baserat på separation av tre funktioner i en länk: ankaret, den synliga indikationen, och funktionaliteten. Till exempel, länk gömmer bevarar länkankare (hett ord), men tar bort alla visuella indikationer på att det är en länk (dvs blå färg och understrykning). Länken inaktiverar tar bort funktionaliteten, dvs. möjligheten för länken att ta användaren till den relaterade sidan. Båda teknikerna (samt deras kombination) utökar tillämpligheten av länk som gömmer sig till kontextuella länkar där ankaret helt enkelt inte kan tas bort. Ett exempel på länk som gömmer sig i De Bras AHA! Ramverket visas på bild. 8.2............................................................... Detta exempel tas från deras adaptiva papper, som presenterade sin ram [31]. Ett antal studier av länk gömmer visade att det är bäst används som en "unidirection" teknik. Även om den gradvisa länk som möjliggörs på det sätt som används i ISIS-Tutor har varit godtagbar och effektiv, har den omvända metoden visat sig diskutabel: användarna blir mycket olyckliga när tidigare tillgängliga länkar blir osynliga eller inaktiverade.  Idén med adaptiv annoteringsteknik är att förstärka länkarna med någon form av annotering, vilket låter användaren veta mer om det aktuella tillståndet i noderna bakom de kommenterade länkarna. Dessa kommentarer ges oftast i form av visuella signaler. Manuel Excel, eller som en glans som dök upp när användaren musen över en länk [82]. Alla dessa metoder för att länka annotering är nu i bruk, men de mest populära är förmodligen ikonbaserade annotering och mus-overs. Naturligtvis kan annotering användas med alla möjliga former av länkar. Denna teknik bevarar en stabil ordning på länkarna och undviker därmed problem med felaktiga mentala kartor. Annotering är i allmänhet en kraftfullare teknik än att gömma sig: att gömma sig kan endast skilja mellan två stater för relaterade noder – relevanta och icke-relevanta – medan de nuvarande annoteringstillämpningarna kan skilja mellan upp till sex stater. Av alla ovanstående skäl har adaptive annotation vuxit till den mest använda adaptiv navigationsstödteknik. Några av fördelarna med adaptiv länk annotering har undersökts i flera studier. I en tidig studie av ISIS-Tutor-systemet [18] jämfördes till exempel tre versioner av ISIS-Tutor: icke-adaptiv, adaptiv annotering och en kombination av både adaptivt gömställe och annotering. Resultaten från studien visade att samma utbildningsmål uppnås med någon av de adaptiva versionerna med mycket mindre navigeringsövertryck än med den icke adaptiva versionen. Det totala antalet navigeringssteg, antalet otvingade upprepningar av tidigare studerade begrepp och antalet uppgiftsrepetitioner (dvs. försök att lösa en tidigare besökt uppgift) var betydligt mindre för båda adaptiva versioner. Ett populärt exempel på adaptiv annotering i Web hypermedia är ELM-ART [20], som var ett av de första webbaserade systemen med adaptivt navigationsstöd. ELM-ART introducerade trafikljusmetaforen för adaptiv navigeringsstöd i utbildningshypermedia. I denna metafor anger en grön kula framför en länk rekommenderade värden, medan en röd kula indikerar att studenten kanske inte kan förstå informationen bakom länken ännu. Andra färger, som gult eller vitt, indikerar mer pedagogiska tillstånd såsom bristen på ny kunskap bakom länken. Denna typ av notering sker med hjälp av en indexeringsbaserad mekanism och förklaras närmare i avsnitt 8.4.4. Förutom att länka annotering stöder ELM-ART också direkt vägledning. Bilda. 8.3 visar adaptiv kommentar i den senaste versionen av ELM-ART [78]. Denna version utökar trafik-ljus annotation (som anger utbildningsstatus för en sida) med framstegsbaserad annotation (som anger nivån på användarkunskap för ett LISP-koncept som hör ihop med denna sida). En kombination av dessa två typer av kommentarer är för närvarande mycket populär i adaptiva pedagogiska hypermedia. En studie av ELM-ART [78] visade att tillfälliga användare stannar längre inom ett system när adaptivt navigeringsstöd tillhandahålls. Studien gav också belägg för att direkt vägledning fungerar bäst för användare med lite tidigare kunskap medan adaptiv annotering är mest användbar för användare med en rimlig mängd ämneskunskap. Länkgenerering är den "nyaste" adaptiva navigationsstödtekniken. Det har inte funnits något behov av att införa länkgenerering i samband med pre-Web adaptiv hypermedia med sina små, välanslutna, slutna corpus dokumentsamlingar. Denna teknik introducerades i flera tidiga adaptiva webbsystem 1996 [14; 78; 81] och blev mycket populär i Web hypermedia med dess överflöd av resurser. Till skillnad från klassisk notering, sortering eller dölja teknik som anpassar presentationen av förauktoriserade länkar, länkgenerering skapar faktiskt nya, icke-auktoriserade länkar på en sida. Det finns tre kända typer av länkgenerering: 1) upptäcka nya, användbara länkar mellan dokumenten och lägga till dem permanent i uppsättningen av befintliga länkar; 2) skapa länkar för likhetsbaserad navigering mellan objekt; och 3) dynamiska rekommendationer av länkar som är användbara i det nuvarande sammanhanget för den nuvarande användaren (dvs. det nuvarande målet, kunskap, eller intressen, som återspeglas i användarmodellen). De två första typerna av länkgenerering är vanligtvis inte adaptiva. Vi bör dock nämna flera kända projekt som utforskade skapandet av nya länkar för en grupp användare som ett resultat av en analys av gruppnavigeringsmönster [5; 59; 81] och några försök att utveckla adaptiv likhetsbaserad navigering [23]. Den tredje tekniken är naturligtvis anpassningsbar, eftersom länkgenerering drivs av användarens profil och sammanhang. Eftersom länkgenerering nu är mycket populär i flera typer av adaptiva webbaserade system, är detta avsnitt ett bra ställe att kommentera likheterna och skillnaderna mellan att använda denna teknik i adaptiva navigationssystem och de olika webbrekommendationer som presenteras i kapitlen 9, 10, 11 och 12 i denna bok [24; 68; 71; 72]. Rekommenderar system försöker föreslå en lista över objekt som är relevanta för användarens kortsiktiga eller långsiktiga intressen. Dessa objekt kan vara en del av en hyperrymd eller inte. Om de är det, rekommendationen kan presenteras som en uppsättning genererade länkar. Inte ens de system som försöker rekommendera objekt i hyperrymden tar vanligtvis hänsyn till den aktuella användarplatsen i hyperrymden (kontext) och erbjuder istället länkar som bör vara av allmänt intresse. Å andra sidan fokuserar navigationsstödsystemen på att hjälpa användarna att hitta igenom hyperrymden genom att anpassa länkar på en sida. Länkanpassning kan ta hänsyn till olika funktioner hos användaren och kan också ta många former, inklusive, som ett specifikt fall, länkgenerering anpassad till användarens intressen. I samtliga fall ger navigationsstödteknik vägledning som tar hänsyn till användarens nuvarande plats i hyperrymden. Så, när vägledning ges genom länkgenerering, ett navigationsstödsystem försöker att införa ytterligare länkar som kan vara användbara i det nuvarande sammanhanget. Eftersom navigationsstödsystemen fokuserar på gränssnittet och recommender-systemen fokuserar på den underliggande tekniken är skillnaden mellan dessa två grupper inte tydlig. Uppenbarligen kan en liten klass av system som genererar länkar enligt användarens intressen och tar hänsyn till användarens nuvarande plats klassificeras som både ett webbrecommender-system och ett adaptivt navigationsstödsystem. Ett välkänt exempel på detta är Amazon.com (http://amazon.com). Detta system rekommenderar länkar till produkter som övervägdes eller köptes av andra användare som tittade på den aktuella produkten. Bilda. 8.4................................................................ Länkgenerering och länk annotation i ALICE. Uppföljningslänkar skapas i den nedre högra ramen i tre grupper -nästa möjliga enheter, nödvändiga bakgrundsenheter, och alla lärda enheter. Exemplet på figuren antyder inte nästa möjliga enheter eftersom den nuvarande enheten "Pointers in Java" ännu inte är redo att lära sig (observera att den är kommenterad med röd färg på innehållsförteckningen i den vänstra ramen). Ett bra exempel på länkgenerering anpassad till användarkunskap är ALICE [54], en elektronisk lärobok om programmeringsspråket Java. ALICE innehåller 13 kapitel och 97 avsnitt som ägnas åt olika Javakoncept och använder länkgenerering som det huvudsakliga navigationsstödet. Det finns inga stabila länkar mellan sektioner, utan länkarna genereras dynamiskt enligt nuvarande användarnivå. Dessa dynamiska-genererade länkar läggs till i slutet av den visade avsnittet i tre grupper-nästa möjliga enheter, nödvändiga bakgrundsenheter, och alla lärda enheter (Fig 8.4). Systemet använder ett sofistikerat tillvägagångssätt för att modellera användarens kunskap om Java, som granskas mer i detalj i kapitel 1 i denna bok [16]. Utvärderingen av navigationsstöd i ALICE visade att studenter som följer de genererade navigeringsförslagen får bättre resultat på prov. Den ovan beskrivna länkanpassningstekniken har mycket gemensamt, eftersom den motiveras av samma behov och vägleder användaren i hyperrymden. Samtidigt är dessa tekniker helt annorlunda i sin tillämpning. En del av detta beror på den tekniska tillämpligheten av varje specifik teknik för att anpassa olika typer av länkar. Hypertextlänkar (dvs. synliga och "klickbara" representationer av relaterade sidor till vilka användaren kan navigera) kan klassificeras i flera grupper (Tabell 8.1): Sammanhangslänkar eller "riktig hypertext" länkar. Denna typ omfattar "hotwords" i texter, "hot spots" i bilder, och andra typer av länkar, som är inbäddade i sammanhanget av sidans innehåll och kan inte tas bort från det. Dessa länkar och motsvarande ankare, kan kommenteras eller inaktiveras, men kan inte sorteras eller helt döljas. Lokala icke-kontextuella länkar. Denna typ innehåller alla typer av länkar på vanliga hypermedia sidor, som inte är inbäddade i sammanhanget av sidan. De kan visas som en uppsättning knappar, en lista eller en popup-meny. Dessa länkar är lätta att manipulera-de kan sorteras, tas bort, genereras, eller kommenteras, även om inaktivera eller dölja denna typ av länkar (med ankaret bevarat) är föga vettigt. Länkar från index och innehållsförteckning. Ett index eller en innehållsförteckning kan betraktas som en speciell typ av sida, som endast innehåller länkar som är organiserade i en viss ordning (innehållsordning för innehållssidor och alfabetisk ordning för indexsidor). I regel är länkar från index- och innehållssidor icke-kontextuella, men dessa länkar kan inte sorteras och tillämpningen av all döljande teknik i detta sammanhang har tvivelaktig användbarhet. Länkar till lokala kartor och länkar på globala hyperrymdkartor. Kartor representerar vanligtvis grafiskt en hyperrymd eller ett lokalt område av hyperrymd som ett nätverk av noder som är anslutna med pilar. Med hjälp av kartor kan användaren direkt navigera till alla noder som syns på kartan genom att bara klicka på en representation av den önskade noden. Ur navigeringssynpunkt är dessa klickbara representationer av noder navigationslänkar, medan paradoxalt nog pilarna som fungerar som en representation av länkar inte används för direkt navigering. I korthet visar analysen av teknisk tillämplighet att vissa tekniker har mycket större tillämplighet än andra. Det är inte förvånande att de mest universella teknik-anmärkning och generation-är för närvarande också de mest populära. Det finns dock också en annan aspekt av tillämpligheten: En rad studier av adaptiva navigationssystem tyder på att effekten av en viss teknik kan vara annorlunda för olika användarklasser. Till exempel ger ett antal studier belägg för att direkt vägledning är till nytta för användare med låg nivå av domänkunskap, medan länk annotering fungerar bäst med användare som redan är över startnivån för kunskap [10]. Tillämpligheten av olika tekniker är viktig att tänka på när man utvecklar adaptiva navigationsstödsystem. Utöver gränserna för tillämpligheten kan olika tekniker vara bäst lämpade för de olika behoven hos ett adaptivt system. Som ett resultat ser vi allt färre "puristiska" system som använder exakt en av teknikerna. De flesta praktiska system använder olika teknik parallellt eller i olika delar av systemet. Till exempel, bland de system som redan nämnts ovan, använder ISIS-Tutor direkt vägledning, dölja, och annotation; Hypadapter använder sortering, gömma, och annotation; AHA! använder gömma och annotering; ALICE använder generation och annotering, och både InterBook och ELM-ART använder direkt vägledning, annotering och generation. Ibland bygger olika tekniker som används i samma system på olika mekanismer, men oftare driver samma mekanism all anpassningsteknik i ett system. Ett exempel på att använda en indexbaserad mekanism för att ta fram direkt vägledning, annotering och generering i InterBook granskas i avsnitt 8.4.4.  Anpassningsmekanismer för Adaptive Navigation Support För att göra presentationen komplett måste vi börja med enkla anpassningsmekanismer som inte kräver avancerade anpassningsalgoritmer och ändå kan vara till verklig nytta i en rad olika sammanhang. De mest populära exemplen är historiska och utlösande mekanismer Historikbaserade mekanismer. Historikbaserade mekanismer räknar helt enkelt hur många gånger varje nod i hyperrymden är åtkomlig och försöker representera denna information visuellt. Det äldsta exemplet är återgivningen av besökta länkar i en alternativ färg-en funktion i varje webbläsare sedan Mosaic gånger (och faktiskt ärvt från hypertext forskning). Tidig forskning om adaptivt navigationsstöd försökte utvinna mer värde ur den lagrade historien. Till exempel MANUEL EXCEL-systemet [33] dynamiskt kommenterade hypertextlänkar med tre olika ikoner (en klar, grå eller svart förstoringslins) för att uttrycka i vilken utsträckning området hyperrymd bakom varje länk tidigare hade besökts av användaren (Fig. 8. 5 ) och 8. 5 ). Experiment med systemet gav tidiga bevis till förmån för adaptiv länk annotering. Utlösningsbaserade mekanismer. En utlösande mekanism kan betraktas som en förlängning av en enkel historisk anpassning. Tanken med triggerbaserad anpassning är att ansluta en länk till någon enkel händelse. När denna händelse har hänt ändras tillståndet för en binär utlösare i samband med en länk, vilket resulterar i en ändrad länk utseende. Ett antal Learning Management Systems såsom TopClass [77] använder den enkla trigger-baserade mekanismen för att kontrollera studenternas tillgång till lärandeinnehåll. En länk till ett avsnitt med inlärningsinnehåll kan inaktiveras eller aktiveras vid en viss tidpunkt eller efter att en viss frågesport har slutförts av användaren med en poäng under eller över en tröskel. En kombination av dessa triggers gör det möjligt för lärare att ge en viss mängd klass-nivå och individuell personalisering. Förloppsbaserade mekanismer. Kraften i enkla historiska mekanismer kan utökas om adaptivsystemet kan spåra användarens besök på en sida på en djupare nivå. Ett informationssystem kan till exempel spåra den tid det tar att läsa en sida [64] eller hur många sidor som utforskas (med hjälp av eyetracking eller musspårning). Utbildningssystem kan mäta framgången med användararbete, t.ex. en frågesport som en länk leder till kan lösas delvis, helt, eller ännu inte försöka. Framstegen kan visas grafiskt bredvid varje länk till sidor med pedagogiska aktiviteter som hjälper användaren att bestämma om man ska besöka dessa sidor eller inte. Användningen av information om hypertextstrukturen kan ytterligare öka kraften i framstegsbaserad anpassning. I en hierarkiskt organiserad hyperrymd kan till exempel framsteg förökas upp i hierarkin. Visuell presentation av användarframsteg för hyperrymdsämnen på toppnivå ger en översikt över det aktuella arbetsläget. Ett exempel på att använda en framstegsbaserad mekanism med spridning i ett utbildningssammanhang ges av QuizGuide [21]. Detta system försöker guida studenter till de mest relevanta självbedömning frågesporter. Quizzes är grupperade i ämnen. När en ämneslänk är "expanderad", länkarna till alla ämne frågesporter blir tillgängliga. Adaptive navigation support ges på ämnesnivå. Systemet spårar korrekta och felaktiga svar för alla frågor, beräkna mastery nivåer för varje frågesport. Dessa nivåer sprids till ämnesnivån och bildar en mästerlig bild av hela ämnet. Ikonen annoterar länken till ämnet uttrycker detta behärskning i en målpil metafor: ju fler pilar, desto högre nivå av behärskning uppnås för ämnet (Fig. 8.6 )..................................................................................................................................... Dessa noteringar gör det möjligt för studenterna att se vilka ämnen som behärskas tillräckligt och som kräver ytterligare arbete. Färgen på målet i QuizGuide försöker uttrycka hur viktigt det är att ägna sig åt ämnet, ur klassschemats perspektiv. Aktuella ämnen kännetecknas av ljusa blå mål, deras förutsättningar av ljusblå mål, och andra tidigare ämnen av grå mål. Ämnen som ännu inte introducerats i klassen stryks ut, vilket tyder på att studenten inte är redo att försöka sig på dem. Denna typ av notering stöds av en triggerbaserad mekanism som styrs av läraren genom klassschemat. Utvärderingen av det framstegsbaserade navigationsstödet i QuizGuide visade att denna teknik har lyckats vägleda användaren till de lämpligaste frågesporterna (vilket visas av en ökad frekvens av korrekta svar). Dessutom ökade användarmotivationen att arbeta med systemet betydligt, mer än att fördubbla mängden icke-obligatoriskt arbete med självbedömningsquiz som eleverna var villiga att göra [22]. Bilda. 8.6............................................................... Progressbaserat adaptivt navigationsstöd i QuizGuide. Beroende på andelen korrekta svar på frågor som hör till ett ämne, ikonen annoterar länken till ämnet visar från noll till tre pilar. Innehållsbaserade adaptiva navigationsstödmekanismer gör ett beslut om huruvida du ska föreslå användaren en sökväg till en specifik sida genom att analysera sidinnehåll. De flesta av dessa mekanismer behandlar sidor för att få nyckelord vektorer och jämföra dem med profilen för användarnas intressen. Länk följande behandlas som ett uttryck för användarnas intressen
Adaptive Hypermedia (AH) REF försöker ta itu med dessa problem genom att anpassa hypermedia till den enskilda användaren, baserat på olika egenskaper hos den användaren.
Adaptive Navigation Support
{'venue': 'Lecture Notes in Computer Science', 'journal': 'Lecture Notes in Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}