Creating artificial intelligence (AI) systems capable of demonstrating
lifelong learning is a fundamental challenge, and many approaches and metrics
have been proposed to analyze algorithmic properties. However,
本文提出了一种动态、可扩展、透明的教育推荐系统，基于 Wikipedia 的文本本体自动提取教育资源的知识组件及启发于项目反应理论和知识追踪的一组在线贝叶斯策略。我们的提案 TrueLearn 专注于向具有足够背景知识并能够理解和学习材料的学习者推荐具备足够新颖性的材料，以帮助学习者提高对主题的知识并保持他们的主动性。我们还构建了一个大型的开放式教育视频讲座数据集，并测试了所提算法的性能，结果显示出建立有效的教育推荐系统的明显前景。