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Recommender systems for learning

著者: Nikos Manouselis; et al
出版: New York : Springer, ©2013.
シリーズ: SpringerBriefs in electrical and computer engineering.
エディション/フォーマット:   電子書籍 : Document : Englishすべてのエディションとフォーマットを見る
データベース:WorldCat
概要:
Technology enhanced learning (TEL) aims to design, develop and test sociotechnical innovations that will support and enhance learning practices of both individuals and organisations. It is therefore an application domain that generally covers technologies that support all forms of teaching and learning activities. Since information retrieval (in terms of searching for relevant learning resources to support teachers  続きを読む
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ジャンル/形式: Electronic books
その他のフォーマット: Print version:
Recommender systems for learning.
New York : Springer, c2013
(OCoLC)793571937
資料の種類: Document, インターネット資料
ドキュメントの種類: インターネットリソース, コンピューターファイル
すべての著者/寄与者: Nikos Manouselis; et al
ISBN: 9781461443612 146144361X
OCLC No.: 809543571
物理形態: 1 online resource (76 p.)
コンテンツ: Introduction and Background --
TEL as a Recommendation Context --
Survey and Analysis of TEL Recommender Systems --
Challenges and Outlook.
シリーズタイトル: SpringerBriefs in electrical and computer engineering.
責任者: Nikos Manouselis ... [et al.].
その他の情報:

概要:

Technology enhanced learning (TEL) aims to design, develop and test sociotechnical innovations that support and enhance learning practices of individuals and organisations. This brief offers an  続きを読む

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schema:description"Technology enhanced learning (TEL) aims to design, develop and test sociotechnical innovations that will support and enhance learning practices of both individuals and organisations. It is therefore an application domain that generally covers technologies that support all forms of teaching and learning activities. Since information retrieval (in terms of searching for relevant learning resources to support teachers or learners) is a pivotal activity in TEL, the deployment of recommender systems has attracted increased interest. This brief attempts to provide an introduction to recommender systems for TEL settings, as well as to highlight their particularities compared to recommender systems for other application domains."
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