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Improve Performance of Recommender System in Collaborative Learning Environment based on Learner Tracks

Tang, Qing; Abel, Marie-Hélène; Negre, Elsa (2020), Improve Performance of Recommender System in Collaborative Learning Environment based on Learner Tracks, Proceedings of the 12th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management - (Volume 3), SciTePress : Setúbal, p. 270-277. 10.5220/0010214702700277

Type
Communication / Conférence
Lien vers un document non conservé dans cette base
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03529461
Date
2020
Date du colloque
2020
Ville du colloque
Setúbal
Titre de l'ouvrage
Proceedings of the 12th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management - (Volume 3)
Éditeur
SciTePress
Ville d’édition
Setúbal
Isbn
978-989-758-474-9
Pages
270-277
Identifiant publication
10.5220/0010214702700277
Métadonnées
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Auteur(s)
Tang, Qing
Abel, Marie-Hélène cc
Negre, Elsa
Résumé (EN)
Learning with huge amount of open educational resources is challenging, especially when variety resources come from different System of Information Systems (SoIS). How to help learners obtain appropriate resources efficiently in collaborative learning environment is still a rigorous problem of research. This paper proposes a method to calculate learner’s knowledge competency by tracking and analyzing their behaviors in a collaborative learning environment based on SoIS, and combining other basic learner’s information to build a personalized recommender system to help learners select appropriate educational resources to improve their learning efficiency.
Mots-clés
Online Learning; SoIS; Collaborative Learning Environment; Recommender System; Learner Track

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