Hybrid recommender strategy in learning: an experimental investigation
| Author | Affiliation |
|---|---|
Madeira, Filipe Montez Coelho | |
Mykolo Romerio universitetas |
| Date |
|---|
2013 |
Mes teigiame, jog besimokantieji gali skelbti naudingo turinio medžiagą bei ją vertinti. Šie turiniai gali būti susieti, siekiant padėti besimokantiesiems informacijos atrinkimo procese. Mūsų sistema numatys mokymosi aktyvumo rezultatus remdamasi besimokančiojo profiliu, hibridine rekomendacijų strategija bei kombinuojant sąlyginio ir kolaboratyvinio filtravimo metodus. Šie įverčiai padės besimokantiesiems pasirinkti tinkamiausias mokymosi veiklas. Mes teigiame, jog besimokančiųjų panašumai gali būti nustatomi remiantis įvertinimų rezultatais bei mokymosi istorija. Straipsnyje pristatomas motyvacinės mokymosi metodo tinkamumo prielaidos bei koncepcinės ir praktinės įžvalgos. Taip pat pristatome sistemos architektūros bei dizaino koncepcijas. Mūsų pasiūlytas modelis yra realizuotas pasitelkiant Moodle studijų valdymo sistemą. Realūs formaliųjų studijų eksperimentiniai kursai buvo vykdomi du mėnesius aukštojo mokslo institucijoje. Eksperimento rezultatai parodė, jog panašių sistemų vystymas padeda studijuojantiesiems diversifikuoti mokymosi kelius bei patirtis, padidina naudingą bendradarbiavimą, padeda geriau priimti sprendimus. Nepaisant to, šiems sprendimams įvaldyti reikia praktikos bei tinkamo dizaino realizavimo, siekiant palengvinti jų pritaikomumą.
Purpose—finding ways of improving learning in a formal higher education context. Design/methodology/approach—in the proposed model we will consider extending traditional content management systems, giving learners the possibility to add new materials and to rate them, and a hybrid strategy that combines technical recommendations with some profile-based filtering to offer adaptive and suitable sequencing learning content to learners. Findings—the experiment shows that our recommendation techniques are able to reflect the learners’ interests. Research limitations/implications—it’s necessary to demonstrate the contributions of these kinds of solutions to the learners’ success. Practical implications—theoretical and practical framework for future research in the field was developed. Originality/Value—the main contributions are the extended Learning Management System and the hybrid Recommender System, which implements a new proposal to evaluate learners’ similarities.