Тема: Рекомендательная система для образовательного контента
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
1. Существующие рекомендательные системы 6
2. Платформа stepic.org 9
2.1. Терминология 9
2.2. Возможности 10
3. Реализация рекомендательной системы 12
3.1. Информация о пользователе 12
3.2. Графы переходов 13
3.3. Хендлеры (способы рекомендации) 15
3.4. Оценка реакции пользователя 18
3.5. Формирование выдачи 18
3.5.1. Линейная регрессия 19
4. Адаптивная рекомендательная система 23
4.1. MathsGarden 24
4.1.1. Выбор наиболее подходящей задачи 24
4.1.2. Рейтинг Эло 25
4.1.3. Механика работы 26
4.1.4. Результаты работы 27
4.2. Адаптивность в stepic.org 28
5. Анализ результатов 30
5.1. Простые рекомендации 31
5.2. Контекстные рекомендации 32
5.3. Адаптивные рекомендации 33
6. Заключение 36
Список литературы
📖 Введение
Одной из наиболее распространенных форм онлайн-обучения являются массовые открытые онлайн-курсы (MOOC, massive open online course). Чаще всего они включают видео, слайды и текстовый контент, подготовленные преподавателем, а также задачи для проверки знаний, которые обычно проверяются автоматически, но также возможна проверка студентами работ своих товарищей. В качестве задач могут быть предложены самые разнообразные типы заданий: от простого выбора правильного ответа до задач на программирование и написания эссе.
У онлайн-образования есть свои особенности, отличающие его от обычного, офлайн-образования. Среди плюсов, во-первых, уже упомянутая выше доступность каждому, у кого есть доступ к интернету. Во-вторых, это почти неограниченная масштабируемость: благодаря автоматизированной проверке задач на курсе могут одновременно учиться тысячи человек, что не сопоставимо с обычными курсами в учебных аудиториях. В-третьих, каждый студент может выбирать удобное для себя время и темп для прохождения материала. В-четвертых, в распоряжении преподавателей оказывается большое число данных о том, как пользователи проходят его курсы, которые он может использовать для анализа и улучшения своих материалов.
В то же время в онлайн-обучении есть и минусы. В отличие от традиционного образования, где у студента всегда есть мотивация в виде оценки его академической успеваемости, в случае онлайн- курсов нет никаких штрафов за не пройденный курс. Из-за этого доля закончивших курс из записавшихся на него редко превышает 10%.
✅ Заключение
Структура системы позволяет дополнять ее новыми способами рекомендации, причем значимость каждого способа и его вклад в итоговые рекомендации будет определяться системой автоматически на основе реакции пользователей.
Также система предоставляет возможность получать рекомендации в разных ситуациях: как просто при входе на сайт, на домашней странице, так и в процессе обучения, сразу после прохождения урока. Помимо этого имеются также адаптивные рекомендации, подстраивающиеся под уровень знаний конкретного пользователя.
В качестве дальнейших путей развития системы можно указать, во-первых, создание новых правил фильтрации контента исходя из нужд пользователей, во-вторых, совершенствование рекомендательной системы: используя ручную разметку контента можно при рекомендациях использовать изученные и не изученные пользователем темы, предлагать пройти ему что-то, знаний о чем ему не хватает для изучения интересного ему материала. Также возможна работа над проблемой «холодного старта», ситуации, когда про пользователя и про материалы нет достаточного объема накопленных данных, что мешает с уверенностью давать рекомендации.



