Scientific Library of Tomsk State University

   E-catalog        

Normal view MARC view

Recommender Systems for Technology Enhanced Learning (Record no. 398548)

MARC details
000 -Маркер записи
Контрольное поле постоянной длины 04170nam a22005175i 4500
001 - Контрольный номер
Контрольное поле vtls000541507
005 - Дата корректировки
Контрольное поле 20210922081848.0
007 - Кодируемые данные (физ. описан.)
Контрольное поле постоянной длины cr nn 008mamaa
008 - Кодируемые данные
Контрольное поле постоянной длины 160915s2014 xxu| s |||| 0|eng d
020 ## - Индекс ISBN
ISBN 9781493905300
-- 978-1-4939-0530-0
024 7# - Прочие стандартные номера
Стандартный номер 10.1007/978-1-4939-0530-0
Источник номера doi
035 ## - Системный контрольный номер
Системный контрольный номер to000541507
040 ## - Источник каталогиз.
Служба первич. каталог. Springer
Служба, преобразующая запись Springer
Организация, изменившая запись RU-ToGU
050 #4 - Расстановочный код библ. Конгресса
Классификационный индекс Q334-342
050 #4 - Расстановочный код библ. Конгресса
Классификационный индекс TJ210.2-211.495
072 #7 - Код предметной/темат. категории
Код предметной/темат. категории UYQ
Источник кода bicssc
072 #7 - Код предметной/темат. категории
Код предметной/темат. категории TJFM1
Источник кода bicssc
072 #7 - Код предметной/темат. категории
Код предметной/темат. категории COM004000
Источник кода bisacsh
082 04 - Индекс Дьюи
Индекс Дьюи 006.3
Номер издания 23
245 10 - Заглавие
Заглавие Recommender Systems for Technology Enhanced Learning
Физический носитель electronic resource
Продолж. заглавия Research Trends and Applications /
Ответственность edited by Nikos Manouselis, Hendrik Drachsler, Katrien Verbert, Olga C. Santos.
260 ## - Выходные данные
Место издания New York, NY :
Издательство Springer New York :
-- Imprint: Springer,
Дата издания 2014.
300 ## - Физическое описание
Объем XIV, 306 p. 67 illus.
Иллюстрации/тип воспроизводства online resource.
336 ## - Тип содержимого
Тип содержимого text
Content type code txt
Source rdacontent
337 ## - Средство доступа
Средство доступа computer
Media type code c
Source rdamedia
338 ## - Тип носителя
Тип носителя online resource
Carrier type code cr
Source rdacarrier
505 0# - Примечание о содержании
Содержание Collaborative Filtering Recommendation of Educational Content in Social Environments utilizing Sentiment Analysis Techniques -- Towards automated evaluation of learning resources inside repositories -- Linked Data and the Social Web as facilitators for TEL recommender systems in research and practice -- The Learning Registry: Applying Social Metadata for Learning Resource Recommendations -- A Framework for Personalised Learning-Plan Recommendations in Game-Based Learning -- An approach for an Affective Educational Recommendation Model -- The Case for Preference-Inconsistent Recommendations -- Further Thoughts on Context-Aware Paper Recommendations for Education -- Towards a Social Trust-aware Recommender for Teachers -- ALEF: from Application to Platform for Adaptive Collaborative Learning -- Two Recommending Strategies to enhance Online Presence in Personal Learning Environments -- Recommendations from Heterogeneous Sources in a Technology Enhanced Learning Ecosystem -- COCOON CORE: CO-Author Recommendations based on Betweenness Centrality and Interest Similarity -- Scientific Recommendations to Enhance Scholarly Awareness and Foster Collaboration.
520 ## - Аннотация
Аннотация As an area, Technology Enhanced Learning (TEL) aims to design, develop and test socio-technical innovations that will support and enhance learning practices of individuals and organizations. Information retrieval is a pivotal activity in TEL and the deployment of recommender systems has attracted increased interest during the past years. Recommendation methods, techniques and systems open an interesting new approach to facilitate and support learning and teaching. The goal is to develop, deploy and evaluate systems that provide learners and teachers with meaningful guidance in order to help identify suitable learning resources from a potentially overwhelming variety of choices. Contributions address the following topics: i) user and item data that can be used to support learning recommendation systems and scenarios, ii) innovative methods and techniques for recommendation purposes in educational settings and iii) examples of educational platforms and tools where recommendations are incorporated.
650 #0 - Тематические рубрики
Основная рубрика Computer Science.
9 (RLIN) 155490
650 #0 - Тематические рубрики
Основная рубрика Information systems.
9 (RLIN) 303226
650 #0 - Тематические рубрики
Основная рубрика Artificial intelligence.
9 (RLIN) 274099
650 14 - Тематические рубрики
Основная рубрика Computer Science.
9 (RLIN) 155490
650 24 - Тематические рубрики
Основная рубрика Artificial Intelligence (incl. Robotics).
9 (RLIN) 274102
650 24 - Тематические рубрики
Основная рубрика Education (general).
9 (RLIN) 303863
650 24 - Тематические рубрики
Основная рубрика Information Systems and Communication Service.
9 (RLIN) 304271
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Manouselis, Nikos.
Роль лиц editor.
9 (RLIN) 445563
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Drachsler, Hendrik.
Роль лиц editor.
9 (RLIN) 445564
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Verbert, Katrien.
Роль лиц editor.
9 (RLIN) 445565
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Santos, Olga C.
Роль лиц editor.
9 (RLIN) 445566
710 2# - Другие организации
Организация/юрисдикция SpringerLink (Online service)
9 (RLIN) 143950
773 0# - Источник информации
Название источника Springer eBooks
856 40 - Электронный адрес документа
URL <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-0530-0">http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-0530-0</a>
912 ## - Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ
Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ ZDB-2-SCS
999 ## - Системные контрольные номера (Koha)
biblionumber (Koha) 398548

No items available.