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【24h】

eラーニングにおけるレコメンデーション技術の開発: 苦手教材コンテンツの抽出手法

机译:电子学习推荐技术的发展:我们不擅长的教材内容的提取方法

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摘要

今回述べた苦手教材コンテンツの抽出手法は,閲覧回数が多い程苦手な教材コンテンツであるという仮定に基づいている.その為,今後は協調学習推薦方式を開発して個別復習支援システムAIRSに実装し,推薦結果の妥当性の検証を推薦精度の測定で行う.又,学習者の属性データを新たに取得し有効な属性データを発見する.これについても同様に推薦精度を測る.
机译:此时,我们认为不好的教材内容的提取方法是基于随着观看次数的增加教材内容不好的假设,因此,今后,我们将开发一种协作学习推荐方法并通过测量推荐准确度来验证推荐结果的有效性,并重新获取学习者的属性数据,并发现有效的属性数据,从而提高推荐的准确性为此测量。

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