Approach for Eliciting Learners' Preferences in Moocs Through Collaborative Filtering

Authors

  • Khadija Naji
  • Abdelali Ibriz Transmission and Information Processing Laboratory, Sidi Mohamed Ben Abdallah University, Fes, Morocco

DOI:

https://doi.org/10.3991/ijet.v17i14.29887

Keywords:

MOOC massive open online courses, recommendation system, collaborative filtering, Python, learners’ preferences

Abstract


Les MOOC (massive open online courses) deviennent rapidement des incontournables pour assurer la continuité pédagogique et accompagner la vie et les modes de travail futurs. Il est donc nécessaire que les MOOC s'éloignent de leur ancien modèle. Ce cadre présentera un système de recommandation basé sur un algorithme qui utilisera un filtrage collaboratif basé sur les préférences des apprenants MOOC. Le filtrage collaboratif est une technique permettant d'anticiper les intérêts d'un utilisateur en étudiant les préférences des utilisateurs similaires à l'individu en question. Cette approche assure l'analyse de nombreux éléments en utilisant le choix de notation des participants.Un système de recommandation devient de plus en plus courant dans les activités d'étude en ligne ; nous voulons étudier comment cela pourrait aider à l'apprentissage et favoriser une implication plus efficace.

Nous baserons notre système de recommandation proposé sur l'évaluation du contenu du cours. L'idée est que les apprenants évaluent les cours et le contenu auxquels ils se sont inscrits sur la plateforme entre 1 et 5. Suite à l'évaluation, nous extrayons les données dans un fichier de valeurs séparées par des virgules (CSV) et utilisons la programmation Python pour fournir des recommandations à l'aide des données de apprenants avec des modèles de notation similaires. Le but était d'utiliser la programmation Python pour proposer des cours à différents utilisateurs en mode éditeur de texte. Nous utiliserons des modèles d'évaluation similaires via un filtrage collaboratif pour recommander des cours à divers apprenants, améliorant ainsi leur expérience d'apprentissage et leur passion.

Cover iJET Vol. 17 No. 14 (2022)

Downloads

Published

2022-07-26

How to Cite

Naji, K., & Ibriz, A. (2022). Approach for Eliciting Learners’ Preferences in Moocs Through Collaborative Filtering. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 17(14), pp. 235–245. https://doi.org/10.3991/ijet.v17i14.29887

Issue

Vol. 17 No. 14 (2022)

Section

Papers

License

Copyright (c) 2022 khadija naji, Abdelali Ibriz

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

The submitting author warrants that the submission is original and that she/he is the author of the submission together with the named co-authors; to the extend the submission incorporates text passages, figures, data or other material from the work of others, the submitting author has obtained any necessary permission.
Articles in this journal are published under the Creative Commons Attribution Licence (CC-BY What does this mean?). This is to get more legal certainty about what readers can do with published articles, and thus a wider dissemination and archiving, which in turn makes publishing with this journal more valuable for you, the authors.
By submitting an article the author grants to this journal the non-exclusive right to publish it. The author retains the copyright and the publishing rights for his article without any restrictions.