Wissenschaftliche Recommendersysteme in Virtuellen Universitäten
作者： Andreas Geyer-Schulz , Michael Hohsler , Maximilion Jahn
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摘要: In diesem Beitrag wird die Rolle von Recommendersystemen und ihr Potential in der Lehr-, Lernund Forschungsumgebung einer Virtuellen Universitat untersucht. Die Hauptidee dieses Beitrags besteht darin, Informationsaggregationsfahigkeiten auszunutzen, um Tutorenund Beratungsdienste automatisch zu verbessern, damit Betreuung Beratung Studierenden personalisieren fur eine grosere Anzahl Teilnehmern bei gleichzeitiger Entlastung Lehrenden verfugbar machen. Im zweiten Teil werden Recommenderdienste myVU, Sammlung personalisierten Dienste (VU) Wirtschaftsuniversitat Wien ihre nicht-personalisierten Varianten beschrieben, im Wesentlichen auf beobachtetem Benutzerverhalten und, Variante, zusatzlich Selbstselektion durch Selbsteinschatzung Erfahrung einem Fachgebiet beruhen. Anschliesend gezeigt, das diese erfolgversprechende Losung Mechanism Design Probleme, alle Recommendersysteme inharent haben, darstellen. Abschliesend noch innovative Einsatz solcher Systeme diskutiert an einigen Szenarien beschrieben.
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