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Educational Recommender System based on Learner’s Annotative Activity
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OA
AI
DOI：10.3991/ijet.v16i10.19955.png)
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摘要
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近年来，教育推荐系统（ERSs）作为一种解决电子学习环境中信息过载问题并为在线学习者提供相关推荐的方法，已引起广泛关注。这些系统在帮助学习者找到与其个人档案和情境相关的教育资源方面发挥着关键作用。因此，有必要识别有助于定义学习者档案并识别其请求和兴趣的信息。在此背景下，我们建议利用通常在学习教育情境下用于不同目的的注释活动，这些活动可能反映某些学习者特征，可作为推荐过程的有用输入数据。因此，我们提出了一种基于学习者注释活动的网络服务教育推荐系统，以协助其学习活动。该推荐过程基于两个准备阶段：通过分析学习环境中注释的数字痕迹来构建学习者个性档案的阶段，该阶段通过个人档案构建模块实现；以及通过网络服务发现模块发现能满足学习者所做注释目标的网络服务的阶段。通过基于学习者群体的实证研究，采用Student's t-test对开发的基于注释的推荐系统进行评估，结果显示了显著成效。
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