在线题库如LeetCode提供了动手练习技能和知识的机会。然而,由于题目数量庞大以及隐藏在题目背后的测试知识的意图,许多用户发现很难根据他们的目标和表现来决定从哪里开始或如何进行。为了克服这些限制,我们提出了PeerLens,这是一个交互式可视化分析系统,能够实现同伴启发的学习路径规划。PeerLens可以根据类似学习场景下其他用户的练习历史,为个人学习者推荐定制的、可适应的练习题序列。我们提出了一种新的学习路径建模方法和一种新颖的可视化设计,以促进学习路径的理解和规划。我们进行了一项单因素实验,以评估与两个基线系统相比,PeerLens的有效性和有用性。实验结果表明,用户通过PeerLens对安排学习路径更有信心,并认为它更具信息性和直观性。
研究问题 / 现实痛点
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来源
CHI
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年份
2019
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奖项
未标记奖项
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作者
8 位作者
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研究子方向
交互式数据可视化、智能辅导系统与学习分析
work
职业/产业
在线课程设计师、软件工程师与开发者
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