Aktivierung der Recommendation Engine

Was ist die Recommendation Engine?

Die Recommendation Engine empfiehlt den Lernenden automatisch Kurse und Medien auf der Grundlage verschiedener Algorithmen. Diese Algorithmen sind eng mit der SOLR-Katalogsuche, der Trainingshistorie der Lernenden, ihren Gruppenmitgliedschaften, Objektfreigaben und klassifikationsbasierten Interessen gekoppelt. Die Ergebnisse werden den Lernenden über ein Katalog-Dashboard angezeigt, da es sich bei den Ergebnissen im Wesentlichen um das Ergebnis einer Katalogsuche handelt. Dieser Bereich unterscheidet sich vom Standard-Panel Lernempfehlungen (162) oder dem Tab Empfohlen in der Funktion Lernstatus, die auf dem Buchungsstatus basieren. Die Recommendation Engine berücksichtigt Themen, die von Interesse sind, und räumt diesen Kursen eine höhere Priorität ein. Der Vorgesetzte, der Mitarbeiter oder beide können entscheiden, welche Themen den größten Bedarf an zusätzlichem Lernen haben und diese entsprechend auswählen.

Konfigurationsschritte

Für die Aktivierung der Recommendation Engine sind die folgenden Grundkonfigurationen erforderlich:

Panel-Konfiguration

Duplizieren Sie das Panel Katalog (ID 171) und fügen Sie im Feld Katalog-Abfrage für Learning Portal* den Begriff recommender ein. Stellen Sie dann die gewünschten Werte für die Einstellungen Anzahl angezeigter Inhalte und Anzeigeoption für Learning Portal ein.

Füllen Sie die Felder Name* und Titel* wie gewünscht aus. Klicken Sie dann auf den Speichern und schließen-Button.

Profil-Attribut Interessen

Den Lernenden kann die Möglichkeit gegeben werden, ihre Interessengebiete über ein Attribut im Benutzerprofil auszuwählen. Dies wird über die Kategorie Einstellungen im Menü Profildaten, das sich im Abschnitt Benutzerdatenverwaltung befindet, konfiguriert. Bearbeiten Sie das Frontend-Profil, rufen Sie den Tab Kategorien und Attribute auf, klicken Sie auf das Icon Hinzufügen, suchen Sie das Attribut Interessen (REC_INTERESTS), markieren Sie es und klicken Sie dann auf den Button Hinzufügen.

Das Attribut kann auch zu den Backend- und Supervisor-Profilen hinzugefügt werden, um die Anzeige oder weitere Bearbeitung zu ermöglichen.

Klassifizierungen

Wenn Sie das Attribut Interessen aktivieren, muss eine Klassifizierungsstruktur vorhanden sein, aus der die Lernenden ihre Interessensgebiete auswählen können. Die oberste Ebene Klassifizierung im Tab Einstellungen enthält die Checkboxen Kurse, Lerninhalte und Klassifizierung für Kurse aktivieren, die markiert werden müssen.

Die Freigabe zum Ausführen muss auch den erforderlichen Lernergruppen aus jeder Unterklassifizierung erteilt werden. Es ist ratsam, sicherzustellen, dass bestehende Kurse und Lerninhalte, die Katalogen zugewiesen sind, auch über Klassifizierungen verfügen.

Hinzufügen des neuen Panels zu einem internen Dashboard

Um die Einrichtung der Recommendation Engine abzuschließen, fügen Sie das neue Panel einfach zu einem internen Dashboard hinzu. Das Panel zeigt den Lernenden automatisch empfohlene Kurs- und Inhaltsvorschläge an.

Logik des Algorithmus

Der Algorithmus der Recommendation Engine berücksichtigt die Kurshistorie, Interessen und beliebte Objekte auf der Grundlage ähnlicher Gruppen.

• Kurse: Kursbasierte Empfehlungen werden auf der Grundlage der Lernhistorie und anderer beliebter Inhalte bereitgestellt, die von Nutzern in denselben Gruppen abgeschlossen wurden. Der auf dem Kursverlauf basierende Algorithmus setzt voraus, dass dem Lernenden bereits einige Kurse zugewiesen wurden.

• Interessen: Die Interessen werden Klassifizierungen zugeordnet, die mit Kursen und Lerninhalten verknüpft sind. Auf Interessen basierende Empfehlungen werden nur dann gegeben, wenn der Lernende in seinem Benutzerprofil bereits einige Interessensbereiche markiert hat und der Katalog Objekte mit passenden Klassifizierungen enthält.

• Beliebtheit: Die Beliebtheitsstrategie gibt die beliebtesten Elemente zurück, basierend darauf, ob Nutzer den Kurs gebucht oder die Ressource in ihr Bücherregal gestellt haben. Diese Strategie ist die Ausweichoption, wenn keine anderen Strategien Ergebnisse liefern können.

Der Algorithmus priorisiert Empfehlungen basierend auf der folgenden Reihenfolge:

1. Wenn der angemeldete Benutzer keine zugewiesenen oder nicht bestandenen Kurse hat und Interesse bekundet hat, zeigt das Empfehlungsfenster Empfehlungen basierend auf der InterestRecommendation-Strategie an.

2. Wenn der angemeldete Nutzer Kurse gebucht hat, Kurse nicht bestanden hat und Interesse hat, ABER keine Medien oder Kurse im Katalog hat, die die gleichen Klassifizierungen wie das Interesse des Nutzers haben, dann zeigt das Empfehlungsfeld Empfehlungen an, die auf der Grundlage der Strategie „CourseRecommendation” im Feld angezeigt werden.

3. Wenn der angemeldete Nutzer Kurse gebucht hat, Kurse nicht bestanden hat und KEIN Interesse hat, dann zeigt das Empfehlungsfeld Empfehlungen an, die auf der Grundlage der Strategie „CourseRecommendation” im Feld angezeigt werden.

4. Wenn der angemeldete Nutzer keine zugewiesenen oder nicht bestandenen Kurse hat und keine Interessen hat dann zeigt das Empfehlungsfenster Empfehlungen an, die auf der Grundlage der Strategie „PopularityRecommendation” im Fenster angezeigt werden.