Das Dokument behandelt die Entscheidungshilfe für Lernende in Mash-up Personal Learning Environments (PLEs), wobei der Schwerpunkt auf der Nutzung eines Empfehlungsystems zur Unterstützung von Lernenden liegt. Es wird dargestellt, wie Remashed, ein solches System, durch kollaboratives Filtern Empfehlungen generiert und eine benutzerfreundliche Plattform für Web 2.0-Ressourcen bietet. Zudem wird die Notwendigkeit einer solchen Unterstützung betont, um die Informationsflut für Lernende zu bewältigen.

1. Decision Support for Learners in
Mash-Up Personal Learning
Environments
Dr. Hendrik Drachsler

2. Personal Environments
Nowadays …
More Information
Blog Reader Providers
P id
Social
Bookmarking
Various
Vario s
Communities
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3. Personal Learning Environments
http://pcm.tencompetence.org
p //pc e co pe e ce o g
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4. PLEs are Mash-Ups
.
Mash Up
Mash-Up Personal
Learning
Environment
MUPPLE
http://blog.core-ed.net/derek/2006/11/more_on_mles_and_ples.html

5. MUPPLEs follow the Learning
Networks concept
The learner is in centre stage
stage,
not the organization.
Learners can publish, share,
rate, tag and adjust
learning co e a d
ea g content and
customize and construct
their own PLEs.
Open Corpus that emerges (Koper & Sloep, 2002)
p
form the bottom upwards
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6. Informal learning = emergence
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7. Selection problem because …
…of the amount of
data that is
emerging in
MUPPLEs.
…learners can be
overwhelmed by
the l th
th plethora off
information.
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8. Can we create a Recommender System
Today, Recommender Systems
for MUPPLEs? our d i i
supporting
ti decisions
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9. What is ReMashed?
A Mash-up environment that allows you to
Mash up
personalize emerging information of online
communities with a recommender system.
You tell what kind of Web 2 0 services you
2.0
use and then you are able to define which
contributions of other members you like
and do not like.
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10. Goals for ReMashed
1. End-User level
Providing a recommender system for Web 2.0
sources of learners in MUPPLEs.
2. Researcher level
1. Offering researchers a system for the
evaluation of recommendation algorithms for
learners in MUPPLEs.
2. Creating
2 C ti user-generated-content data sets for
t d t td t t f
recommender systems in MUPPLEs.
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11. How does it work?
ReMashed uses collaborative filtering to
generate recommendations.
It works by matching together users with
similar t t ( i hb
i il tastes (neighbours) on diff
) differentt
Web 2.0 resources (delicious, Flickr, blog
feeds, Slideshare Twitter,
feeds Slideshare, T itter and Yo T be)
YouTube).
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12. How does it work?
Cold-Start = Tag-based recommendation
Collaborative Filtering with ratings
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13. Version 1.0
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14. Version 1.0
DUINE Prediction
DUINE Prediction
Engine
Database User Interface
of Items
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15. User Profile
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16. Future R&D
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17. You can use it as well!
Please sign up at:
Register at ReMashed
h d l
remashed.ou.nl. starts mashing.
t t hi
http://remashed ou nl
http://remashed.ou.nl
Enter your favorite Taste your
Web 2.0 potatoes. personal
flavor of
Web 2.0.
Join the
community.
it
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18. Many thanks for your interest!
This lid
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Email: hendrik.drachsler@ou.nl
Skype: celstec hendrik.drachsler
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Twittering at: http://twitter.com/HDrachsler
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