Course-Adaptive Content Recommender for Course Authoring
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用于课程创作的课程自适应内容推荐器
DOI：
10.1007/978-3-319-93846-2_9
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Brusilovsky, Peter
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chau, Hung;Barria-Pineda, Jordan;Brusilovsky, Peter
开发在线课程是一个复杂而耗时的过程，涉及将课程组织成一系列主题，并在每个主题中分配适当的学习内容。这个任务在像编程这样的复杂领域中尤其困难，因为编程知识的渐进性，新的主题广泛地建立在前面课程中介绍的领域概念的基础上。在本文中，我们提出了一个课程自适应的基于内容的推荐系统，协助课程作者和教师在选择最相关的学习材料，为每个课程的主题。推荐系统适应于特定讲师所设想的课程的深层先决条件结构，同时从讲师用于呈现课程概念的解决问题的示例中不引人注目地推导出该结构。我们使用从两门不同课程收集的三个数据集评估了推荐的质量并检查了推荐过程的几个方面。虽然所提出的推荐系统是为入门编程领域而构建的，但我们的课程自适应推荐方法可以用于各种其他领域。
Developing online courses is a complex and time-consuming process that involves organizing a course into a sequence of topics and allocating the appropriate learning content within each topic. This task is especially difficult in complex domains like programming, due to the incremental nature of programming knowledge, where new topics extensively build upon domain concepts that were introduced in earlier lessons. In this paper, we propose a course-adaptive content-based recommender system that assists course authors and instructors in selecting the most relevant learning material for each course topic. The recommender system adapts to the deep prerequisite structure of the course as envisioned by a specific instructor, while unobtrusively deducing that structure from problem-solving examples that the instructor uses to present course concepts. We assessed the quality of recommendations and examined several aspects of the recommendation process by using three datasets collected from two different courses. While the presented recommender system was built for the domain of introductory programming, our course-adaptive recommendation approach could be used in a variety of other domains.
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