Mô hình tư vấn học tập trong đào tạo trực tuyến dựa trên cộng đồng người học đa tiêu chí

Huy Bùi Xuân; Tế Nguyễn An x; Minh Trần Thị Song

doi:10.24311/jabes/2020.31.11.3

Các tác giả

Bùi Xuân Huy Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh Tác giả
Nguyễn An Tế Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh Tác giả
Trần Thị Song Minh Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Tác giả

DOI:

https://doi.org/10.24311/jabes/2020.31.11.3

Từ khóa:

Đào tạo trực tuyến, Hệ thống tư vấn

Tóm tắt

Chuyển đổi từ hình thức đào tạo truyền thống sang môi trường trực tuyến là một xu hướng diễn ra mạnh mẽ vì những tính chất ưu việt mà nó đem lại cho cả người dạy và người học – đó là tính chia sẻ, tái sử dụng, tương tác và thích nghi… Dưới tác động của sự phát triển công nghệ cũng như ảnh hưởng của đại dịch Covid-19, từ đầu năm 2020, xu hướng trực tuyến ngày càng diễn ra mạnh mẽ hơn trước. Bài báo này sẽ trình bày về các nghiên cứu và ứng dụng của hệ thống tư vấn tự động trong môi trường đào tạo trực tuyến cũng như các hướng nghiên cứu khả thi.

Tài liệu tham khảo

Albatayneh, N. A., Ghauth, K. I., & Chua, F.-F. (2018). Utilizing learners’ negative ratings in semantic content-based recommender system for e-learning forum. Educational Technology & Society, 21(1), 112–125.

Ashok, K. G., & Lalith, P. (2020). Jill Watson: A virtual teaching assistant for online education. Retrieved from http://hdl.handle.net/1853/59104

Bradiyah, T., Azvy, S., Yuwono, W., & Syarif, I. (2018). Recommendation system for property search using content based filtering method. International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT) (pp.25–29). Yogyakarta: IEEE.

Breese, J. S. Heckermand, D., & Kadie, C. (1998). Empirical Analysis of Predictive Algorithms of Collaborative Filtering. Proceedings of the 14th Conference on Uncertainty in Aritificial Intelligence (pp. 43–52).

Brik, M., & Touahria, M. (2020). Contextual information retrieval within recommender system: Case study “E-learning system”. TEM Journal, 9(3), 1150–1162.

Brusilovsky, P., & Millán, E. (2007). User Models for adaptive hypermedia and adaptive educational systems. In: P. Brusilovsky, A. Kobsa, & W. Nejdl (Eds.), The Adaptive Web. Lecture Notes in Computer Science (vol. 4321). Berlin: Springer. doi: 10.1007/978-3-540-72079-9_1

Burke, R. (2007). Hybrid web recommender systems. In P. Brusilovsky, A. Kobsa, & W. Nejdl, The Adaptive Web: Methods and Strategies of Web Personalization (vol. 4321). Switzerland, AG.: Springer Nature.

Chen, X., Zheng, Z., Liu, X., Hoang, Z., & Sun, H. (2013). Personalized QoS aware web service recommendation and visualization. IEEE Transactions on Services Computing, 6(1), 35–47.

Deshpande, M., & Karypis, G. (2004). Item-based top-N recommendation algorithms. ACM Transactions on Information Systems, 22(1), 143–177.

Ghauth, K. I., & Abdulla, N. A. (2011). The effect of incorporating good learners' ratings in E-learning content based recommender system. Educational Technology and Society, 14(2), 248–257.

Jiangbo, S., Xiaoxuan, S., Hai, L., Baolin, Y., & Zhaoli, Z. (2018). A content-based recommendation algorithm for learning resources. Multimedia Systems, 24, 163–173.

John, K. T., Zhendong, N., & Dorothy, K. (2018). A hybrid recommender system for E-learning based on context awareness and sequential pattern mining. Soft Computing, 22(8), 2449–2461.

Koren, Y. (2008). Factorization meets the neighborhood: A mutifaceted collaborative filtering model. International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Nevada USA.

Koren, Y., & Bell, R. (2011). Advances in Collaborative Filtering. Recommender Systems Handbook (pp. 145–186). Boston: Springer.

Le, T. H, Le, D. L., Nguyen, A. T., & Nguyen, D. T. (2009). An approach to building profile based on the utility of features in the adaptive systems. Proceedings of the IADIS International Conference on WWW/Internet.

Lê Đức Long. (2014). Mô hình biểu diễn tri thức cho hệ tương tác tích cực. Luận án Tiến sĩ, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia TP.HCM.

Lê Đức Long, Võ Thành C, Nguyễn An Tế, & Trần Văn Hạo. (2009). Xây dựng mô hình đặc trưng người học trong đào tạo trực tuyến thích nghi. Tạp chí Khoa học Giáo dục Kỹ thuật, 9, 30–41.

Liu, J., Tang, M., & Zheng, Z. (2016). Location aware and personalized collaborative filtering for web service recommendation. IEEE Trans Serv Computing, 9, 686–699.

Madhour, H., & Forte, M. W. (2006). Lausanne model: Towards an AHAM-Based reference model for adaptive learning object systems. Advanced Technology for Learning, 3(3), 159–169.

Manouselis, N., Drachsler, H., Verbert, K., & Duval, E. (2012). Recommender Systems for Learning. Berlin: Springer.

Montanner, M., López, B., & Rosa, J. (2003). A taxanomy of recommender agents on the internet. Artificial Intelligence Review, 19, 285–330.

Niranjan, M., Saipreethy, M. S., & Kumar, T. G. (2012). An intelligent question answering conversational agent using Naïve Bayesian classifier. IEEE International Conference on Technology Enhanced Education (ICTEE). Amritapuri: IEEE. doi: 10.1109/ICTEE.2012.6208614

Nguyen, T. N., & Ricci, F. (2018). A chat-based group recommender system for tourism. Information Technology and Tourism, 18, 5–28.

Nguyễn Thúy Ngọc, & Nguyễn An Tế. (2011). Phương pháp xây dựng hệ thống thông tin tư vấn học tập trong E-learning. Tạp chí Khoa học Giáo dục Kỹ thuật, 17, 28–41.

Nguyễn Thúy Ngọc, & Nguyễn An Tế. (2015). Weighing the role of multi-criteria communities for recommender systems. International Journal of Intelligent Engineering Informatics, 3(4),

330–348.

Obeid, C., Lahoud, I., Khoury, H., & Champin, P.-A. (2018). Ontology-based recommender system in higher education. WWW '18: Companion Proceedings of the The Web Conference 2018 (pp.1031–1034). doi: 10.1145/3184558.3191533

Panda, S. K., Bhoi, S. K., & Singh, M. A. (2020). Collaborative filtering recommendation algorithm based on norlmalization approach. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 11, 4643–4665. doi: 10.1007/s12652-020-01711-x

Polatidis, N, & Georgiadis, C. K. (2016). A multi-level collaborative filtering metthod that improves recommendations. Expert Systems with Applications, 48, 100–110.

Pan, Y., Huo, Y., Tang, J., Zeng, Y., & Chen, B. (2021). Exploiting relational tag expansion for dynamic user profile in a tag-aware ranking recommender system. Information Sciences, 545, 448–464.

Ricci, F., Rokach, L., Shapira, B., & Kantor, P. (2011). Recommender Systems Handbook. Boston: Springer.

Shani, G., & Gunawardana, A. (2011). Evaluating Recommendation System. Recommender Systems Handbook. Boston: Springer.

Shen, J., Deng, C., & Gao, X. (2016). Attraction recommenation: Towards personalized tourism via collective intelligence. Neuro Computing, 173(3), 789–798.

Shishehchi, S., Banihashem, S. Zin, N. A. M., & Noah, S. A. M. (2012). Ontological approach in knowledge based recommender system to develop the quality of elearning system. Australian Journal of Basic Applied Sciences, 6(2), 115–123.

UCSC. (2014). Announcing the 2014 UCSD Study. San Dieago: CCES.

Verbert, K., Manouselis, N., Ochoa, X., Wolpers, M., Drachsre, H., Bosnic, I., & Duval, E. (2012). Context-aware recommender systems for learning: A survey and future challenges. IEEE Transactions on Learning Technologies, 5(4), 318–335.

Vesin, B., Klašnja-Milicević, A., Ivanović, M., & Budimac, Z. (2013). Applying Recommender Systems and Adaptive hypermedia for e-learning personalization. Computing and Informatics, 32(3), 629–659.

Xu, W., Sun, J., Ma, J., & Du, W. (2016). A personalized information recommendation system for R&D project opportunity finding in big data contexts. Journal of Network and Computer Application, 59, 362–369.

Yang, X., Guo, Y., Liu, Y., & Steck, H. (2014). A survey of collaborative filtering based social recommender systems. Computer Communication, 41, 1–10.

Yassine, A., Mohamed, L., & Achhab, M. A. (2021). Intelligent recommender system based on unsupervised machine learning and demographic attributes. Simulation Modelling Practice and Theory, 107. 102198. doi: 10.1016/j.simpat.2020.102198