В статье предложен алгоритм построения рекомендаций учебных ресурсов в электронных образовательных средах. Новый подход использует Марковскую модель оценки контента систем обычными пользователями для формирования параметров начального состояния, которое характеризует нового пользователя системы в виде оценок первых понравившихся ресурсов (контента системы) для рекомендации интересных элементов системы активному пользователю. Таким образом решается проблема «холодного старта» для нового пользователя на первых этапах взаимодействия с системой. Эта проблема свойственна для разрабатываемой системы, так как в системе электронного обучения предусмотрен модуль построения рекомендаций, что позволяет ее относить к классу рекомендательных автоматизированных систем. В новом подходе предлагается объединить использование Марковского процесса и временного фактора как единый источник данных для построения рекомендаций. Данный подход будет основываться на принципе анализа доступа схожих пользователей системы (схожесть определяется на основе сравнения их профилей) в одинаковые периоды времени. Неотъемлемой частью создаваемой системы также является удобство использования. Поэтому на этапе проектирования необходимо продумать эргономику выдаваемых рекомендаций в образовательной системе.
This article proposes a recommendation algorithm for educational resources in e-learning systems. The new approach uses Markov's model of evaluating the systems` content by casual users to form the parameters of the initial state, which characterizes a new user of the system as evaluations of the first resources (system content) to recommend interesting system elements for an active user. Thus, the problem of "cold-start" for the new users at the first phase of interaction with the system is solved. This problem is inherent in the system under development because the e-learning system includes a module for making recommendations, which allows it to refer to the class of recommendation-based automated systems. The new approach will combine the Markov process usage and the time factor to use them as a single data source for making recommendations. This approach will be based on the principle of access analysis of similar system users (the similarity is determined by comparing their profiles) in the same periods. An integral part of the created system is also usability. Therefore, at the design phase, it is necessary to think about the ergonomics of the recommendations in the educational system.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.