Progressor: Social navigation support through open social student modeling

The increased volumes of online learning content have produced two problems: how to help students to find the most appropriate resources and how to engage them in using these resources. Personalized and social learning have been suggested as potential ways to address these problems. Our work presented in this paper combines the ideas of personalized and social learning in the context of educational hypermedia. We introduce Progressor, an innovative Web-based tool based on the concepts of social navigation and open student modeling that helps students to find the most relevant resources in a large collection of parameterized self-assessment questions on Java programming. We have evaluated Progressor in a semester-long classroom study, the results of which are presented in this paper. The study confirmed the impact of personalized social navigation support provided by the system in the target context. The interface encouraged students to explore more topics attempting more questions and achieving higher success rates in answering them. A deeper analysis of the social navigation support mechanism revealed that the top students successfully led the way to discovering most relevant resources by creating clear pathways for weaker students. © 2013 Taylor and Francis Group, LLC

Scrutable adaptive in community-enabled web portals

In den meisten personalisierten Systemen ist der Anpassungsprozess dem Benutzer verborgen. Er sieht nur die Auswirkung der Personalisierung, kann aber weder auf die persönlichen Informationen, die das System über ihn sammelt, zugreifen, noch Einfluss auf die Anpassungslogik nehmen. Dadurch können u.a. veraltete oder falsche Informationen zu falschen oder irrelevanten Empfehlungen führen. Darüber hinaus werden mehrere anerkannte Usability-Prinzipien, u.a., Transparenz, Steuerbarkeit und Vorhersehbarkeit, verletzt bzw. beeinträchtigt. Um diese Probleme zu vermeiden, sollte der Benutzer volle Kontrolle über das Benutzermodell und den Personalisierungsprozess erhalten. In dieser Dissertation präsentieren wir eine Lösung der o.g. Probleme. Wir beschreiben ein Framework für benutzerkontrollierte Personalisierung in Community-getriebenen Webportalen. Dies Framework bietet vier Modelle, die ein personalisiertes Portal braucht: ein Benutzermodell, ein Metadaten-Repository, ein Domainmodell und Personalisierungsregeln. Darüber hinaus bietet das Framework Methoden für eine ständige Aktualisierung, Vervollständigung und Kontrolle auf Korrektheit für diese vier Modelle. Außerdem bietet das Framework graphische Benutzeroberflächen und Interaktionsmuster, die dem Benutzer ermöglichen, Informationen dieser Modelle leicht zu verstehen und anzupassen. In dieser Dissertation präsentieren wir Ergebnisse einer Benutzerstudie, in der wir die Auswirkung unseres Verfahrens auf die Benutzerempfindung von adaptiven Webportalen evaluiert haben. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass sich unser Verfahren signifikant auf viele Aspekte personalisierter Webportale auswirkt. Dadurch wird die adaptive Verhaltensweise transparenter und verständlicher. Unser Verfahren steigert auch den Nutzwert, Benutzerfreundlichkeit und Benutzerzufriedenheit personalisierter Systeme