Abstrakt. Utvärderingen av elevers och lärares feedback är avgörande för produktionen av personaliserade eLearning-tjänster av hög kvalitet. Det finns få utvärderingar tillgängliga i Adaptive Hypermedia-domänen i förhållande till hur mycket forskningsintresse denna domän drar till sig. Många av dokumenten på detta område fokuserar på den tekniska utformningen av system utan att motivera designen genom de lärdomar som dragits av utvärderingarna. I detta dokument utvärderas användbarheten och effektiviteten av att använda den multi-modell, metadata-drivna metoden för att producera rika adaptiva eLearning-lösningar som förblir innehåll och domänoberoende. Genom detta oberoende kan de eLearning-tjänster som utvecklats utnyttja många pedagogiska metoder och en mängd olika modeller för att producera ett brett utbud av mycket flexibla lösningar. I detta dokument identifieras fördelarna för inlärare genom att man antar den multimodellmetod som samlats in under fyra års studentutvärdering. Den beskriver kortfattat utvärderingen av Adaptive Personalized eLearning Service (APeLS), en personlig eLearning service baserad på en generisk adaptiv motor.
APeLS REF är en personlig e-lärandetjänst baserad på en generisk adaptiv motor.