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Autor(en): 
  • Erik Duval
  • Nikos Manouselis
  • Hendrik Drachsler
  • Katrien Verbert
  • Recommender Systems for Learning 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   i.d.R. innert 5-10 Tagen versandfertig
    Veröffentlichung:  August 2012  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    Pädagogik / Erziehungswissenschaften / personalization / recommendationalgorithms / recommendersystems / technologyenhancedlearning(TEL) / TELdatasets
    ISBN:  9781461443605 
    EAN-Code: 
    9781461443605 
    Verlag:  Springer 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  English  
    Serie:  SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 155 mm / D 6 mm 
    Gewicht:  149 gr 
    Seiten:  88 
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    Inhalt:
    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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