Recommendation Algorithms for Educational Systems

2026

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.14445/22315381/ijett-v74i4p120
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This study offers an in-depth review of techniques and tools used in supporting personalized learning in e-learning environments. The techniques and tools discussed in this study include user-centric and technology-centric techniques, such as several popular models of learning styles, including the Myers-Briggs Type Indicator, Kolb’s theory of experiential learning, Dunn and Dunn’s learning style model, and Felder-Silverman’s learning style model. The technological aspects discussed in this study include an overview of the Protus system, which is used as an example of how adaptive hypermedia and semantic technologies can be used in supporting personalized learning. The combination of user modeling and recent advances in technology highlights the limitations of both techniques when used in isolation. The limitations discussed in this study include ethical concerns, data privacy, and the lack of standardization in recommendations. The analysis ends with an overview of future research possibilities, such as using natural language processing in combination with adaptive personalization techniques.