Building student models in adaptive E-learning systems

Adaptivity of an e-learning system is one of the most important feature deciding on its performance. Finding student models enables to adjust e-learning systems according to their needs. In the paper, it is proposed to use frequent pattern mining to find learner characteristics and acc to build student groups of similar needs accordingly. The proposed method is compared with the solution , where frequent patterns are found on clusters. Some experimental results for real and artificially generated data are presented.

---

Adaptacyjność jest ważną cechą decydującą o skuteczności systemów edukacyjnych. Znalezienie modeli studentów, umożliwia dopasowanie systemów do ich potrzeb. W pracy, zaproponowano użycie częstych wzorców do znalezienia charakterystyk studentów i zbudowania grup o podobnych potrzebach. Zaproponowana metoda jest porównana z rozwiązaniem, w którym wzorce są budowane na klastrach.