Abstract Learning Management System (LMS) används vanligtvis av stora läroanstalter och fokuserar på att stödja instruktörer i att hantera och administrera online-kurser. Men sådana LMS använder vanligtvis en "en storlek passar alla" tillvägagångssätt utan att överväga enskilda inlärares profil. En elevs profil kan till exempel bestå av hans/hennes inlärningsstilar, mål, förkunskaper, förmågor och intressen. Generellt sett tillgodoser LMS inte enskilda elevers behov utifrån deras profil. Övervägande av studenternas profiler kan dock bidra till att förbättra inlärningsupplevelserna och elevernas prestationer inom kursen. För att stödja personalisering i LMS kan rekommendationssystem användas för att rekommendera lämpliga inlärningsobjekt till elever för att öka deras lärande. I den här artikeln introducerar vi det personliga systemet för att rekommendera inlärningsobjekt. Det föreslagna systemet stöder elever genom att ge dem rekommendationer om vilka lärande objekt inom kursen som är mer användbara för dem, med tanke på det lärande objekt de besöker samt de lärande objekt som besöks av andra elever med liknande profiler. Denna typ av personalisering kan bidra till att förbättra den övergripande kvaliteten på lärandet genom att ge rekommendationer
Imran m.fl. REF föreslagna PLORS-systemet stöder elever genom att ge dem rekommendationer om vilka lärandeobjekt inom kursen som är mer användbara för dem.
PLORS: a personalized learning object recommender system
{'venue': 'Vietnam Journal of Computer Science', 'journal': 'Vietnam Journal of Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}