I sistemi di raccomandazione in ambito e-learning

Di Nardo di Maio, Simone (2013) I sistemi di raccomandazione in ambito e-learning. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Scienze e tecnologie informatiche [L-DM270] - Cesena
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Abstract

I sistemi di raccomandazione per come li conosciamo nascono alla fine del XX secolo, e si sono evoluti fino ai giorni nostri approcciandosi a numerosi campi, tra i quali analizzeremo l’ingegneria del software, la medicina, la gestione delle reti aziendali e infine, come argomento focale della tesi, l’e-Learning. Dopo una rapida panoramica sullo stato dell’arte dei sistemi di raccomandazione al giorno d’oggi, discorrendo velocemente tra metodi puri e metodi ibridi ottenuti come combinazione dei primi, analizzeremo varie applicazioni pratiche per dare un’idea al lettore di quanto possano essere vari i settori di utilizzo di questi software. Tratteremo nello specifico il funzionamento di varie tecniche per la raccomandazione in ambito e-Learning, analizzando tutte le problematiche che distinguono questo settore da tutti gli altri. Nello specifico, dedicheremo un’intera sezione alla descrizione della psicologia dello studente, e su come capire il suo profilo cognitivo aiuti a suggerire al meglio la giusta risorsa da apprendere nel modo più corretto. È doveroso, infine, parlare di privacy: come vedremo nel primo capitolo, i sistemi di raccomandazione utilizzano al massimo dati sensibili degli utenti al fine di fornire un suggerimento il più accurato possibile. Ma come possiamo tutelarli contro intrusioni e quindi contro violazioni della privacy? L’obiettivo di questa tesi è quindi quello di presentare al meglio lo stato attuale dei sistemi di raccomandazione in ambito e-Learning e non solo, in modo da costituire un riferimento chiaro, semplice ma completo per chiunque si volesse affacciare a questo straordinario ed affascinante mondo della raccomandazione on line.  

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Di Nardo di Maio, Simone
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
raccomandazione e-learning privacy tecnica rule-based recommender suggerimento
Data di discussione della Tesi
12 Dicembre 2013
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