Recommender systems learning von manouselis nikos (12 Ergebnisse)
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Recommender Systems for Learning (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
Manouselis, Nikos; Drachsler, Hendrik; Verbert, Katrien; Duval, Erik
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2012
Serie: Buch 25 von 209 - SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering
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Recommender Systems for Learning
Manouselis, Nikos/ Drachsler, Hendrik/ Verbert, Katrien/ Duval, Erik
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2012
Serie: Buch 25 von 209 - SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering
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Weitere BilderSprache: Englisch
Verlag: Springer, 2012
Serie: Buch 25 von 209 - SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Recommender Systems for Learning | Nikos Manouselis (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering | xi | Englisch | 2012 | Springer | EAN 9781461443605 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at…]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Paperback. Zustand: Brand New. reprint edition. 320 pages. 9.25x6.10x0.71 inches. In Stock.
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Hardcover. Zustand: Neu. Neu Neuware, auf Lager - 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 syst…ems 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.
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Hardcover. Zustand: Brand New. 320 pages. 9.50x6.25x0.75 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Recommender Systems for Technology Enhanced Learning | Research Trends and Applications | Nikos Manouselis (u. a.) | Taschenbuch | xiv | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9781493946563 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at…]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 320 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | 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 i…n 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.
