Abstrakt. Innehållsanpassning i utbildningssystem är ett allt större forskningsområde. Studier visar att eleverna tenderar att ha bättre prestationer när innehållet är anpassat enligt hans/hennes preferenser. En viktig aspekt av elevernas specialitet är hur de föredrar att lära sig. I detta sammanhang bör elevernas inlärningsstilar övervägas, på grund av denna egenskaps betydelse för anpassningsprocessen i sådana system. Detta arbete är således ett effektivt sätt att anpassa undervisningsprocessen på grundval av inlärningsstilar. Vår strategi bygger på ett expertsystem som implementerar en uppsättning regler som klassificerar lärande objekt efter deras undervisningsstil, och sedan automatiskt filtrerar lärande objekt enligt elevernas inlärningsstilar. De bästa anpassade inlärningsobjekten rankas och rekommenderas till studenten. Preliminära experiment tyder på lovande resultat.
Enligt REF tenderar eleverna att ha bättre prestanda när de studerar anpassat innehåll enligt sina preferenser.
An Automatic and Dynamic Approach for Personalized Recommendation of Learning Objects Considering Students Learning Styles: An Experimental Analysis
{'venue': 'Informatics in Education', 'journal': 'Informatics in Education', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}