論文の概要: Learning Outcomes, Assessment, and Evaluation in Educational Recommender Systems: A Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09500v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 21:53:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 22:08:50.475506
• Title: Learning Outcomes, Assessment, and Evaluation in Educational Recommender Systems: A Systematic Review
• Title（参考訳）: 教育レコメンダシステムにおけるアウトカム,アセスメント,評価の学習 : システムレビュー
• Authors: Nursultan Askarbekuly, Ivan Luković,
• Abstract要約: 教育レコメンダシステム(ERS)における学習の測定と最適化について分析する。 レーティングベースの関連性は最も人気のあるターゲットメトリックであり、半数未満の論文が学習ベースのメトリクスを最適化している。 論文の3分の1は結果に基づく評価を使用してレコメンデーションの教育効果を測定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In this paper, we analyse how learning is measured and optimized in Educational Recommender Systems (ERS). In particular, we examine the target metrics and evaluation methods used in the existing ERS research, with a particular focus on the pedagogical effect of recommendations. While conducting this systematic literature review (SLR), we identified 1395 potentially relevant papers, then filtered them through the inclusion and exclusion criteria, and finally selected and analyzed 28 relevant papers. Rating-based relevance is the most popular target metric, while less than a half of papers optimize learning-based metrics. Only a third of the papers used outcome-based assessment to measure the pedagogical effect of recommendations, mostly within a formal university course. This indicates a gap in ERS research with respect to assessing the pedagogical effect of recommendations at scale and in informal education settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,教育レコメンダシステム(ERS)における学習の計測と最適化について分析する。 特に,既存のERS研究で使用される対象メトリクスと評価手法について検討し,特にレコメンデーションの教育的効果に着目した。 この体系的文献レビュー(SLR)を実施中,1395件の有意な論文を同定し,包括的および排他的基準によりフィルタリングし,最終的に28件の関連論文を選定,解析した。 レーティングベースの関連性は最も人気のあるターゲットメトリックであり、半数未満の論文が学習ベースのメトリクスを最適化している。 論文の3分の1は、結果に基づく評価を使用してレコメンデーションの教育効果を測定した。 このことは、大規模および非公式な教育環境におけるレコメンデーションの教育効果を評価する上でのERS研究のギャップを示している。

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