Συστάσεις online μαθημάτων βάσει εξελιγμένων τεχνικών αποσύνθεσης πινάκων
Creators: name: Μαλακούδης, Δημήτριος Στέργιου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2016
Subjects: Συστήματα συστάσεων
Ανοικτοί εκπαιδευτικοί πόροι
Παραγοντοποίηση πίνακα
Recommender systems
MOOC
Matrix factorization

description: Οι ανοικτοί εκπαιδευτικοί πόροι (MOOCs), βρίσκονται σε έξαρση και διαρκή άνοδο από τις αρχές του 2012 και μετέπειτα. Ο λόγος είναι ότι προσφέρουν μια πολύ ικανοποιητική ποιοτικά λύση για απόκτηση δεξιοτήτων στο σύγχρονο απαιτητικό επαγγελματικό περιβάλλον. Όπως κάθε φορά, η ανάπτυξη μιας τεχνολογίας ή μιας ιδέας, έχει σαν αποτέλεσμα τη δημιουργία επιχειρηματικών ευκαιριών. Ταυτόχρονα, η εισαγωγή πολλών παρόχων στην αγορά έχει οδηγήσει τους χρήστες σε πληθώρα δυνατών επιλογών. Έτσι, είναι δύσκολο για τον οποιονδήποτε να ανακαλύψει τι πραγματικά μαθήματα χρειάζεται να κάνει και πως αυτά θα τον βοηθήσουν να αυξήσει τις δεξιότητες του και να γίνει ανταγωνιστικότερος. Η υλοποίηση του διαδικτυακού συστήματος συστάσεων MoocRec (moocrec.com) έρχεται να καλύψει την ανωτέρω ανάγκη καθοδήγησης των χρηστών. Στο MoocRec έχουμε εισαγάγει ανοικτούς εκπαιδευτικούς πόρους από τους πιο ισχυρούς παρόχους, όπως ο Coursera και ο EdX. Η καινοτομία του συστήματος μας είναι ότι διασυνδέει τους εκπαιδευτικούς πόρους με τις δεξιότητες που παρέχουν και παράλληλα ενώνει τα πιο γνωστά και επιθυμητά επαγγέλματα με τις δεξιότητες των επαγγελματιών τους. Για την επίτευξη των παραπάνω συνδέσεων έχουμε αντλήσει δεδομένα δεξιοτήτων χρηστών από το κοινωνικό δίκτυο LinkedIn. Το ερώτημα που τίθεται είναι πως θα παραχθούν οι συστάσεις. Η μέθοδος συστάσεων με τη χρήση παραγοντοποίησης πίνακα είναι αρκετά αποτελεσματική, όπως έδειξε και ο διαγωνισμός του Netflix. Στην παρούσα μεταπτυχιακή διατριβή, μελετήθηκε μία βελτιωμένη έκδοση της μεθόδου, η οποία επιτρέπει την εκμετάλλευση της επιπρόσθετης πληροφορίας των δεξιοτήτων. Πιο συγκεκριμένα, οι δεξιότητες που χρειάζονται οι χρήστες μπορούν να συμβάλλουν στην ισχυροποίηση της ακρίβειας πρόβλεψης της συμπεριφοράς τους. Αντίστοιχα, οι ανοικτοί εκπαιδευτικοί πόροι χαρακτηρίζονται ανάλογα με τις δεξιότητες που παρέχουν στους εκπαιδευόμενους. Η μέθοδος συστάσεων δοκιμάστηκε σε δύο πραγματικά σετ δεδομένων που αφορούν προτιμήσεις χρηστών σε εκπαιδευτικούς πόρους. Τα αποτελέσματα είναι ενθαρρυντικά και δείχνουν ότι η εισαγωγή της πληροφορίας των δεξιοτήτων είναι πολύ χρήσιμη στη δημιουργία καλύτερων συστάσεων. Η μελλοντική μας εργασία θα κατευθυνθεί στην εισαγωγή της τεχνικής συστάσεων με παραγοντοποίηση πίνακα στο σύστημα MoocRec και τη μελέτη της αποτελεσματικότητας των σχετικών προβλέψεων.
description: The massive open online courses (MOOCs), are on constant rise since the beginning of 2012 onwards. The reason is that they offer a very qualitative solution for acquiring skills in today’s demanding business environment. As always, the development of a technology or an idea, results in the creation of business opportunities. At the same time, the introduction of many MOOC providers in the market has led individuals to a variety of possible options. Therefore, it’s hard for anyone to discover which courses actually has to take and how these courses will help to increase his skills to become more competitive. The implementation of the online recommender system MoocRec (moocrec.com) fills the foregoing need for user counselling. In MoocRec, we introduce open educational resources of the strongest providers such as Coursera and EdX. The innovation of our system is that interconnects educational resources with skills, while joining the most famous and desirable jobs with their professional skills. To achieve the above connections we have web mined users’ skills data from the LinkedIn social network. The question that arises is how these recommendations may be produced. The recommendation method using matrix factorization is quite effective, as demonstrated by the Netflix competition. In this postgraduate thesis, an improved version of the method has been studied, which allows the incorporation of the additional skill information. More specifically, skills that users need may contribute in the leverage of the accuracy of their behavior prediction. Similarly, open educational resources are classified according to the skills they provide to learners. The recommendation technique was tested on two real data sets, which contain user preferences in educational resources. The results are encouraging and show that the introduction of the skill information is very useful in creating better recommendations. Our future work will be directed to the introduction of the enhanced matrix factorization algorithm in the MoocRec system and to study the effectiveness of the relevant predictions.