Priporočanje učnih nalog v izobraževalnih sistemihRajh, Mihael (Avtor) Demšar, Janez (Mentor) priporočilni sistemnapovedovanje uspehatenzorska faktorizacijamodeliranje sposobnostiPriporočilni sistemi učnega gradiva so pogost pristop k personalizaciji učnega okolja. V tej diplomski nalogi se posebej osredotočamo na načine priporočanja učnih nalog na osnovi podatkov o uspešnosti učencev. V tem kontekstu so bili razviti številni pristopi, ki z modeliranjem sposobnosti profilirajo učence in naloge. Pri napovedovanju prihodnje uspešnosti učencev so se dodatno izkazale tudi faktorizacijske tehnike. Nekatere izmed teh modelov opišemo in posebej izpostavimo tenzorsko ter uteženo faktorizacijo za dinamično napovedovanje uspešnosti. Nato nekatere faktorizacijske pristope ovrednotimo na podatkih zbranih iz spletnega učnega sistema. Na koncu opredelimo še kriterije uspešnega priporočanja v izobraževalnih sistemih in ocenimo primernost faktorizacije za ta namen. Nenegativna matrična in tenzorska faktorizacija nista dosegli bistveno boljšega napovedovanja kakor napovedovanje s povprečjem nalog. Časovno utežena matrična faktorizacija pa se je izkazala kot možna alternativa tenzorski faktorizaciji. Za namen priporočanja se faktorizacija zdi primerna le v določenih situacijah in s primerno obravnavo njenih pomanjkljivosti. Iz tega sklepamo, da mora odločitev o metodi in strategiji priporočanja upoštevati cilj in splošni kontekst učnega okolja.20202020-09-08 12:15:01Diplomsko delo/naloga119400VisID: 26523COBISS_ID: 28983811sl