I denna uppsats föreslår vi en metod för personlig rekommendation av uppgifter (uppgifter eller övningar) i ett adaptivt utbildningssystem. Vårt huvudmål är att hjälpa studenterna att uppnå bättre resultat i testerna. För att uppnå detta förbättrar vi befintliga adaptiva navigeringsstrategier genom att överväga den begränsade tiden för lärande. Vår strategi är att täcka alla nödvändiga ämnen åtminstone i viss utsträckning snarare än att lära sig få ämnen perfekt. I den föreslagna metoden används bruksbaserad rekommendations- och konceptbaserad kunskapsmodellering. Vi utvärderar vårt förhållningssätt inom området lärandeprogrammering.
REF föreslog en metod för personlig rekommendation av uppgifter (uppgifter eller övningar) i ett adaptivt utbildningssystem, som har förbättrat befintliga adaptiva navigeringsmetoder genom att beakta den begränsade tiden för lärande, elevernas kunskapsnivå och svårigheten med övningarna.
Exercises recommending for limited time learning
{'venue': 'RecSysTEL@RecSys', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}