基于情境的学习：面向个性化与自适应学习推荐的情境指标综述——教学与技术视角
人机交互
2023-12-19 v1
摘要
学习个性化已被证明能有效提升学习者表现。因此，现代数字学习平台日益依赖推荐系统为学习者提供学习材料的个性化建议。学习者可利用这些推荐获取劳动力市场或正规教育所需的技能。个性化可基于若干因素，如个人偏好、社交关联或学习情境。在教育环境中，学习情境对生成合理推荐起着重要作用，其不仅满足学习者偏好，也契合学习过程的教学目标。这是因为学习情境描述了学习者在请求学习推荐时的实际状况，提供关于其当前知识状态、目标导向、动机、需求、可用时间及其他反映其状态并可能影响学习推荐感知与利用的因素的信息。情境感知推荐系统有潜力反映学习专家针对学生状态与需求推荐材料的逻辑。本文综述定义用户学习情境的前沿方法，概述现有定义及定义情境时所考量的不同因素，并进一步探究这些因素与学习理论中教学基础的联系。我们旨在从教学与技术双视角提供对情境化学习的全面理解，借此弥合两域在学习的推荐情境化方面的鸿沟。
引用
@article{arxiv.2308.16661,
title = {Context based learning: a survey of contextual indicators for personalized and adaptive learning recommendations. A pedagogical and technical perspective},
author = {Hasan Abu-Rasheed and Christian Weber and Madjid Fathi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.16661},
year = {2023}
}