Drachsler, H. (2009). Decision Support for Learners in Mash-Up Personal Learning Environments. Presentation given at PLE course. December, 15, 2009‚ Hamburg, Germany: Fakultät für Erziehungswissenschaft, Psychologie und Bewegungswissenschaft.

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

2. Personal Environments
Nowadays …
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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
Thi slide will b available h
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