نظام توصية لتوصيل محتويات التعلم من مكتبة رقمية إلى نظام إدارة التعلم

المؤلفون

  • ختام سباتين نادي أبحاث طلاب الماجستير، جامعة أهلية فلسطين (فلسطين)
  • جميل اطميزي جامعة فلسطين الأهلية (فلسطين) https://orcid.org/0000-0002-4206-7989

DOI:

https://doi.org/10.59994/ajbtme.2025.2.43

الكلمات المفتاحية:

أنظمة التوصية، المقررات الجامعية، المكتبة الرقمية، نظام إدارة التعلم، التصفية التعاونية، التصفية القائمة على المحتوى

الملخص

تعزز هذه الدراسة أنظمة التوصية في المكتبات الرقمية المدمجة مع أنظمة إدارة التعلم، وتحديدًا نظام Moodle في جامعة فلسطين الأهلية، بهدف تزويد الطلبة بتوصيات تعليمية مخصّصة للموارد الأكاديمية. وقد تم تطوير نظام توصية هجين يجمع بين أساليب الترشيح المعتمد على المحتوى، والترشيح القائم على القواعد، والترشيح الديموغرافي، والترشيح التعاوني. شملت المنهجية تحليل محتوى موارد Moodle والمكتبة الرقمية، والاستعانة بآراء الخبراء، واختبار المستخدمين. وقد صُمّم النظام وفق نموذج الشلال، ونجح في ترتيب أولويات التوصيات اعتمادًا على العنوان والكلمات المفتاحية والموضوع والخصائص الديموغرافية للمستخدمين، مع عرض النتائج مصحوبة بدرجات للملاءمة. وأظهرت اختبارات المستخدمين الحاجة إلى التحسين المستمر للنظام. وتتمثل الآثار العملية للدراسة في تحسين كفاءة وملاءمة اكتشاف الموارد التعليمية، مما يوفر الوقت والجهد. وتؤكد الدراسة أهمية دمج أنظمة التوصية في أنظمة إدارة التعلم والمكتبات الرقمية لتعزيز التجربة التعليمية. وتكمن الأصالة العلمية لهذه الدراسة في التطبيق المتكامل لنظام توصية هجين متعدد التقنيات ضمن بيئة جامعية حقيقية تجمع بين نظام إدارة التعلم والمكتبة الرقمية، متجاوزة بذلك نماذج التوصية المعزولة. كما تقدم آلية أولوية قائمة على الملاءمة الأكاديمية تعمل على مواءمة التوصيات مع محتوى المقررات الدراسية وخصائص المتعلمين وبيانات المكتبة الرقمية.

المراجع

Abdurrafi, M. F., & Ningsih, D. H. U. (2023). Content-based filtering using cosine similarity algorithm for alternative selection on training programs. Journal of Soft Computing Exploration.

Adobe. (2009). Adobe solutions for learning management systems (LMS). Retrieved July 3, 2024, from www.adobe.com/content/dam/Adobe/en/education/pdfs/lms-primer-102909.pdf

Aggarwal, C. C. (2016). Recommender Systems: The Textbook. Springer.

Borgman, C. L. (2000). From Gutenberg to the global information infrastructure: Access to information in the networked world. MIT Press.

Coates, H., et al. (2005). A critical examination of the effects of learning management systems on university teaching and learning. Tertiary Education and Management, 11(1), 19–36.

Ellis, R. K. (2013). A Field Guide to Learning Management Systems. ASTD Learning Circuits. Retrieved on January 25, 2025 from https://www.td.org

Fayyaz, Z., Ebrahimian, M., Nawara, D., Ibrahim, A., & Kashef, R. (2020). Recommendation systems: Algorithms, challenges, metrics, and business opportunities. Applied Sciences, 10(21), 7748.

Gong, S., & Cheng, G. H. (2008). Mining User Interest Change for Improving Collaborative Filtering. 2008 Second International Symposium on Intelligent Information Technology Application, 3, 24–27.

Han, S., Qiao, Y., Zhang, Y., Lin, W., & Yang, J. (2018). Analyze users’ online shopping behavior using interconnected online interest-product network. 2018 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), 15–18 April 2018 (pp. 1–6). IEEE.

ISO-International Organization for Standardization. (2012). Reference model for an Open Archival Information System (OAIS) (ISO 14721:2012). https://public.ccsds.org/pubs/650x0m2.pdf

Jurubescu, T. (2008). Learning Content Management Systems. Informatica Economica, 12(4), 91–94.

Kadury, A., & Frank, J. (2007). Harvesting and aggregation of digital libraries using the OAI framework. Proceedings of the Third International Conference on Web Information Systems and Technologies (WEBIST).

Kahn, R. E., & Cerf, V. G. (1988). The digital library project: Volume 1: The world of knowbots and information utilities. Corporation for National Research Initiatives. www.cnri.reston.va.us/kahn-cerf-88.pdf

Koren, Y., Bell, R., & Volinsky, C. (2009). Matrix factorization techniques for recommender systems. IEEE Computer, 42(8), 30–37.

Kovač, M., Phillips, A., Weel, A., & Wischenbart, R. (2017). Book statistics: What are they good for? Logos, 28(1), 7–17.

Lanagan, J., & Smeaton, A. F. (2012). Video digital libraries: Contributive and decentralised. International Journal on Digital Libraries, 12(4), 159–178.

Leiva, M., Budán, M. C. D., & Simari, G. I. (2020). Guidelines for the analysis and design of argumentation-based recommendation systems. IEEE Intelligent Systems, 35(1), 28–37.

Monsalve-Pulido, J. A., Aguilar, J., Montoya, E., & Salazar, C. (2020). Autonomous recommender system architecture for virtual learning environments. Applied Computing and Informatics, 20(1/2), 69–88.

Nugraha, E., Ardiansyah, T., Junaeti, E., & Riza, L. S. (2020). Enhanced digital library with book recommendations based on collaborative filtering. Journal of Engineering Education Transformations, 34(0).

Open Archives Initiative. (2015). The Open Archives Initiative protocol for metadata harvesting (OAI-PMH). www.openarchives.org/OAI/openarchivesprotocol.html

Oxagile. (2016, April 12). History and trends of learning management system (Infographic). Retrieved July 3, 2024, from www.oxagile.com/article/history-and-trends-of-learning-management-system-infographics/

Papi, Z. (2023). A critical review and evaluation of the textbook entitled Designing the Digital Library Based on the Standards and Criteria of University Textbooks. International Journal of Digital Content Management, 4(1), 395–413. https://doi.org/10.22054/dcm.2022.70058.1156

Patel, Y. G., & Patel, V. (2015). A Survey on Various Techniques of Recommendation System in Web Mining. International Journal of Engineering Development and Research, 3(4), 696–700. ISSN: 2321-9939.

Paulsen, M., & Rekkedal, T. (2001). The NKI Internet College: A review of 15 years delivery of 10,000 online courses. International Review of Research in Open and Distance Learning, 1(2).

Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2021). Recommender Systems: Techniques, Applications, and Challenges. In B. Shapira, L. Rokach, & R. Francesco (Eds.), Recommender Systems Handbook: Third Edition (pp. 1–35). Springer US.

Sharma, A. (2015, May 4). The history of distance learning and the LMS. ELH Online Learning Made Simple.

Srichanyachon, N. (2014). EFL learners’ perceptions of using LMS. Turkish Online Journal of Educational Technology, 13(4), 30–35.

Talaghzi, J., Bellafkih, M., Bennane, A., Himmi, M. M., & Amraouy, M. (2023). Combined e-learning course recommender system. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 18(06), 53–70.

Tolety, V. B. P., & Prasad, E. V. (2022). Hybrid content and collaborative filtering-based recommendation system for e-learning platforms. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 11(3), 1543–1549.

Watson, R., & Watson, S. (2012). An argument for clarity: What are learning management systems, what are they not, and what should they become? TechTrends, 51(2), 28–34.

Witten, I. H., Bainbridge, D., & Nichols, D. (2009). How to build a digital library (2nd ed.). Morgan Kaufman. ISBN 9780080890395

Zhang, L., & Rangwala, H. (2022). Deep Learning-Based Personalized Course Recommendation in MOOCs. Journal of Educational Data Mining, 14(1), 45-67.

Zhang, Y., Qian, Y., Gan, M., Tang, X., & Lin, Z. (2019). Service recommendation based on user dynamic preference extraction and prediction. Proceedings of the 2019 IEEE World Congress on Services (SERVICES), 8–13 July 2019 (Vol. 2642, pp. 121–126). IEEE.

التنزيلات

منشور

2025-12-31

كيفية الاقتباس

سباتين خ., & اطميزي ج. (2025). نظام توصية لتوصيل محتويات التعلم من مكتبة رقمية إلى نظام إدارة التعلم. المجلة الأهلية لتكنولوجيا الأعمال واقتصاديات الشرق الأوسط وشمال إفريقيا, 2(2), 43–60. https://doi.org/10.59994/ajbtme.2025.2.43

إصدار

القسم

Articles