I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   4 A u g u s t   201 7 ,   p p .   2 1 5 2 ~ 2 1 6 0   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v7 i 4 . p p 2 1 5 2 - 2160          2152       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Tow a rd   a  Ne w  F ra m ew o rk  of Re co mm en der  M e m o r y  Ba sed   Sy ste m  f o r M O O Cs       E l A la m T a ha 1 ,   E l K a diri K a m a l E dd i ne 2 Chra y a h M o ha m ed 3   1, 2 L IROSA   L a b o ra to ry ,   A b d e lM a led   Essa a d i   Un iv e rsity M o ro c c o   3 T IM S   R esear ch   U n it ,   L IROS A L a b o ra to ry   A b d e lM a led   Essa a d Un iv e rsit y ,   M o ro c c o       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   9 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   No v   2 0 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   Dec   1 1 ,   2 0 1 6       Mo o cs   is   th n e w   w av o f   r em o te  lear n i n g   th at  h as  r e v o lu t io n ized   it   s in ce   its   ap p ar itio n ,   o f f er i n g   t h p o s s ib il it y   to   teac h   v er y   b ig   g r o u p   o f   s t u d en t,  at   th e   s a m e   ti m e,   i n   t h s a m co u r s e,   w it h i n   a ll  d is cip lin e s   an d   w it h o u e v e n   g a th er i n g   th e m   i n   t h s a m g eo g r ap h ic   lo ca tio n ,   o r   at  th s a m ti m e;  A l lo w in g   th s h ar in g   o f   all  t y p o f   m ed ia  an d   d o cu m en an d   p r o v id in g   to o ls   to   ass es s in g   s t u d en p er f o r m an ce .   T o   b en ef it   f r o m   all   th is   ad v an t ag es,  b i g   u n iv er s ities   ar in v esti n g   i n   Mo o cs   p latf o r m s   to   v alo r ize   th eir   ap p r o ac h ,   w h ic h   m a k es  MO O C   av ailab le  i n   m u ltit u d o f   la n g u a g es   an d   v ar iet y   o f   d is c ip lin es.  E lit e   u n i v er s i ties   h av o p en   t h eir   d o o r s   to   s tu d en ar o u n d   th w o r ld   w it h o u r eq u esti n g   t u itio n   o r   clai m i n g   co lleg d e g r ee ,   h o w ev er   ev en   w it h   th m aj o r   ef f o r t   r e ac h in g   to   m a x i m ize  s tu d e n ts   v is i ts   an d   h o o k i n g   v i s ito r s   to   th e   p latf o r m ,   u s in g   r ec o m m e n d in g   s y s te m s   p r o p o s co n ten lik e l y   to   p lease  lear n er s ,   th d r o p o u r ate   s till   v er y   h ig h   a n d   t h n u m b er   o f   u s er s   co m p leti n g   a   co u r s e   r e m ai n s   v er y   lo w   co m p ar ed   to   t h o s w h o   h a v q u it.  I n   t h i s   p ap er   w p r o p o s an   ar ch itect u r ai m i n g   to   m a x i m ize  u s er s   v is it s   b y   ex p lo iti n g   u s er s   b i g   d ata  an d   co m b i n i n g   it  w i th   d at av ailab le  f r o m   s o cial  n et w o r k s .   K ey w o r d :   B ig   d ata   C o n te n t b ase  f ilter in g   Dis ta n t le ar n i n g   Mo o cs     Co p y rig h ©   201 7   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .     Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   E l   A la m i   T ah a,     L IROS A   Lab o ra to ry ,   A b d elM ale k   E s s aa d i U n i v er s it y ,   B P .   2 1 2 1   M' Han n ec h   I I   ,   9 3 0 3 0   T éto u an   Mo r o cc o .   E m ail: e lala m i.ta h a @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O   T h is   ar ticle  i s   p ar o f   r esear ch   w o r k   th a f alls   w it h i n   t h r esear ch   f ield   o f   " T ec h n o lo g y   E n h a n ce d   L ea r n i n g "   ( T E L )   th at  s t u d ies   th e v o lu t io n   o f   o n li n lear n i n g ,   th i s   r esear c h   w o r k   a i m   to   i m p r o v e,   p er f ec ti n g   m et h o d s   an d   o n li n lear n i n g   p latf o r m s ,   esp ec i all y   th Ma s s i v Op en   O n li n C o u r s es ( MO OC )   [ 1 ].     W ith   MO O C s   e x p an s io n ,   lea r n er s   ar ex p o s ed   to   v ar io u s   c h alle n g e s   an d   t h tr ad itio n a p r o b lem   i n   T E L r ec o m m en d i n g   th b es lear n in g   r eso u r ce s ”  an d   p r o p o s in g   it  i n   t h ad eq u ate  ti m i n g ”  i s   m o r t h a n   ev er   u p   to   d ate.   I n   t h is   ar tic le  w ar tr y i n g   to   r esp o n d   to   th q u es tio n h o w   to   h o o k   s t u d en o n   Mo o p latf o r m ?   A n d   h o w   to   lo w er   t h d r o p o u t r ate  in   Mo o c   p latf o r m s ?     Sin ce   n i n etee n ' s   d is ta n ce   le ar n in g   h a s   s ed u ce d   m a n y   s t u d en t s   ar o u n d   th w o r d   an d   w it h   th e   ex p an s io n   o f   co m m u n icatio n   to o ls   esp ec iall y   w it h   I n ter n et  p o p u lar izatio n ,   s tu d e n ar n o w   w e ll  s er v ed   co n s id er in g   t h lar g p o s s ib ili ties   allo w ed .   Ma n y   s t u d en ar te m p b y   d is tan t   lear n i n g   e x p er ien ce   an d   b y   t h n e w   b o r n   p latf o r m   o f   Mo o cs.  Ho w e v er   th d r o p - o u r ate  i s   s till   v er y   h i g h   [ 2 ] ,   s tu d ie s   m e n tio n i n g   r ate  o v e r   8 0 d r o p o u t   [ 3 ] .   T o   attr ac an d   r etain   u s er ,   s u g g esti o n   th r o u g h   t h p latf o r m   o r   b y   e - m ai l,  p r o p o s in g   m ater ial   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       To w a r d   a   N ew F r a mewo r o f R ec o mme n d er Memo r B a s ed   S ystem  fo r   MOO C s   ( E l A la mi  Ta h a )   2153   an d   co u r s es  t h at  m a y   i n ter est   u s er s   ca n   b v er y   u s e f u l,  ev e n   m o r ef f icien if   co n s id er in g   u s er s   s tate  o f   m i n d   th at  ca n   b d ed u ce d   f r o m   s o cial  n et w o r k s   [ 4 ].   A ct u all y   i f   w co n s id er   th s en ti m e n tal  f ac to r   as  co ef f icien to   r ec o m m e n d   co u r s es ,   to   w eb   lear n er s ,   w ca n   p r o v id co n t en t h at  w ill  s ee m   m o r clo s e   to   s t u d en t s   ex p ec tat io n s ,   in   t h m o m e n o f   ti m th e y   ar th m o s r ea d y   to   lear n ,   n o te  th at  an d   u n li k to   ex i s tin g   r esear ch e s   th i s   f r a m e w o r k   w i ll  h a v b ig   ad d ed   v alu o n   th e v o l u tio n   o f   Mo o cs  p lat f o r m s ,   r e g ar d in g   u t ilit y ,   q u alit y   a n d   e f f ic ie n c y   in   th e   w a y   o f   r ed u cin g   d r o p - o u t r ate.       2.   DIS T AN T   L E ARN I N G   AN D   B I G   DA T A   2 . 1 .   Web  2 . 0   T h w o r d   also   u s ed   to   r ef er   to   s o cial  s o f t w ar e,   it  d ef i n itio n   h a s   al w a y s   b ee n   d eb ate  as  it  b r in g s   to g eth er   t h to o ls   o f   p r o d u cti o n ,   co m m u n icatio n   a n d   s h ar i n g ,   e n ab li n g   th co llab o r ato r   to   co n tr ib u te  to   t h e   cr ea tio n   o f   co n te n a n d   th e   s h ar in g   o f   k n o w led g o n li n [ 5 ] .   W eb   2 . 0   p latf o r m s   ar u s ed   in   h i g h er   ed u ca tio n   f o r   th eir   ea s o f   u s e,   o m n ip r es en ce ,   in d i v id u al  p o ten t ialit y .   S in ce   9 0 s   w eb s i tes  d esi g n er s   p r o p o s ed   co n ten t h at  p r o v o k e d   u s er s   i n ter ac tio n ,   G u es b o o k   s ec tio n   w a s   tr en d   [ 6 ] .   W eb   2 . 0   to o ls   ar m o r lik el y   in ter ested   in   cr ea tin g   m o r co n n ec tin g   p o in ts   b et w ee n   u s er s ,   th e y   ar b u ilt  to   r ec eiv m i cr o   co n ten an d   s h ar i n ter est;   Ne w   tr e n d s   ap p ea r ed   s h a r in g   p h o to s   u s in g   d escr ip tiv tag s ,   u s er s   ar co llab o r atin g   au t h o r s   i n   w ik i p ag e s ,   p o s tin g   p o s t a n d   co m m en t i n   b lo g s .     2 . 2 .   E - l ea rning   E - lear n i n g   ca m i n to   u s i n   t h m id d le  o f   1 9 9 0 s   alo n g   w it h   d ev elo p m e n i n   th W o r ld   W id W e b   an d   i n ter est  in   as y n c h r o n o u s   d is cu s s io n   g r o u p s   . T h elec tr o n ic  lear n i n g   e - lear n i n g   is   d ef i n ed   as  in s tr u ct io n   d eliv er ed   o n   a   d ig i tal  d ev ice,   s u ch   as   co m p u ter   o r   m o b ile   d ev ice  th at   is   i n ten d ed   to   s u p p o r lear n in g   [ 7 ] .   Ma n y   o t h er   d ef i n itio n s   o f   e - l ea r n in g   h av b ee n   p r o p o s ed   [ 8 ] ,   Go o d y ear   ( 2 0 0 0 )   d ef in ed   e - lear n i n g   as  t h e   s y s te m a tic  u s o f   n et w o r k ed   m u lti m ed ia  co m p u ter   tec h n o lo g ies  to   e m p o w er   lear n er s ,   i m p r o v lear n i n g ,   co n n ec t le ar n er s   to   p eo p le  an d   r eso u r ce s   s u p p o r tiv o f   th e ir   n ee d s ,   an d   to   in te g r ate  lear n in g   w it h   p er f o r m a n ce   an d   in d iv id u al  w it h   o r g a n izati o n al  g o als” .   I n   t h s a m p er s p ec ti v e ,   ( R o s en b er g ,   2 0 0 6 Sa m b r o o k ,   2 0 0 3 )   d escr ib ed   E - lear n in g   a s   r ef er en ce   to   th u s o f   co m p u ter   n et w o r k   t ec h n o lo g y ,   esp ec ial l y   I n ter n et ,   to   h an d   i n f o r m atio n   a n d   in s tr u ctio n s   to   lear n er s T h an k s   to   it s   f le x ib ilit y   of   ac ce s s   a n d   it s   j u s t - in - ti m d eli v er y ,   e - lear n i n g   is   e m er g i n g   as   p o p u lar   ap p r o ac h   f o r   B ef o r th e x p an s io n   o f   i n ter n et,   d is ta n ce   ed u ca t io n   w a s   o n w a y   co m m u n icatio n ,   we  all  r e m e m b er   t h ed u ca tio n al  r ad io   a n d   tele v is i o n   p r o g r a m s ,   Ma g n etic   tap es,  m o s tl y   u s ed   f o r   lear n in g   f o r ei g n   la n g u a g es,  t h ese   m et h o d s   d o esn al lo w   d ir ec in ter ac tio n   b et w ee n   s tu d e n ts   a n d   th e   in s tit u tio n s   w h o   ar p r o v id in g   t h e   teac h i n g ,   s o   s t u d en q u esti o n s   r e m ai n ed   u n an s w er ed ,   th m ain   f o r m   w a s   p r in o r   p r in t+  b r o ad ca s tin g - b ased   co r r esp o n d en ce   ed u ca tio n .   T h ter m   lear n in g   i n   o r g an iza t io n s   o r   w o r k p lace   s e ttin g s .   T h s tu d en t i s   th ce n ter   o f   e - l ea r n in g   s y s te m   [ 9 ] ,   h ca n   p r esen t   m a n y   b en e f it s   f o r   lear n er s :   a.   Of f er s   co m p le te  f lex ib ilit y   v is - à - v i s   t h ti m a n d   lo ca tio n   c o n s tr ain ts .   «   j u s t   i n   ti m -   a n y   ti m e   ap p r o ac h   ( R o s em b er g ,   2 0 0 1 ) ;   b.   A llo w s   u s o f   m u l ti m ed ia  co n ten t,  e - lear n i n g   e n h an ce   co m p r eh en s io n   an d   i m p r o v lear n i n g   c.   Of f er s   p er s o n alize d   lear n i n g [ 1 0 ]   d.   Of f er s   t h e   p o s s ib ilit y   to   cr ea te  lear n er s   co m m u n it y   t h at   allo w s   d ialo g u e s   a n d   i n f o r m atio n   ex ch a n g b et w ee n   lear n er s   o r   b et w ee n   lear n er s - teac h er s [ 1 1 ]     2 . 3 .   M o o cs   Ma s s i v o p en   o n lin co u r s e s   ( MO OC s )   is   th n e w   p h e n o m e n o n   t h at  h a s   r ev o lu tio n iz ed   r em o te  lear n in g   ( Fi g u r 1 ) ,   th ter m   em er g ed   in   2 0 0 8   b u h av r ec eiv ed   lar g m ai n s tr ea m   m e d ia  co v er ag s in c e   2 0 1 2 ,   " m as s i v e"   r ef er s   to   b o t h   s t u d en t s   an d   co u r s es,  n o o n l y   co u r s es  m u s b av ailab l f o r   s ig n i f ica n n u m b er   o f   s t u d en b u i m u s also   to   p r o p o s lar g m ater i el  ch o ices  ( p r o j ec t,   Mu ltip le  ch o ice,   ass es s m en t s ,   v id eo s . . )   w h ic h   ca n   g u ar a n tee   g o o d   lear n in g   e x p er ien ce   t o   all  p ar ticip an ts .   T h ter m   " Op en "   s tan d   o u th a t   n o   m o n etar y   co s t   r eq u is i te  to   p ar ticip ate  in   co u r s e.   " On l in e"   u s ed   to   n o ti f y   t h at   th e   c o u r s e ' s   e le m e n t   ar h o s ted   o n li n e,   e v en   if   th m aj o r ity   o f   Mo o cs e n co u r ag s t u d en ts   to   f o r m   s t u d y   g r o u p   o n   s o cial  m ed ia  o r   to   s e t   u p   m ee t in g   at  a   g eo g r ap h ical   lo ca tio n s   a s   m an n er   to   h av d ir ec co n tact  i n   ad d itio n   to   th v ir tu a l   [ 1 2 ] " C o u r s es"   d ef in es   i n   ad d itio n   to   d esig n ated   ti m p er io d   o v er   w h ich   th e   co u r s p r o g r es s ,   th e   n ec e s s it y   o f   r eg is tr atio n   to   an   in s tr u c tio n al  g r o u p .   MO OC s   ar ca p ab le  o f   p r o v id in g   s e v er al  ten   t h o u s an d s   o f   lear n er s   w it h   ac ce s s   to   co u r s e s   o v er   th w eb   ( Mc Au l y &   a l,  2 0 1 0 ) . Sh o w i n g   g r ea p o ten tial  Mo o cs  h as  g a in ed   s o   m u ch   atte n tio n   an d   h as  attr ac ted   s o   ma n y   i n v est m e n ts ,   Har v ar d   an d   MI T   d ev elo p ed   p ar tn er s h ip   th r o u g h   ed to   i m p r o v o n lin teac h i n g   an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   4 A u g u s 2 0 1 7     2 1 5 2     2 1 6 0   2154   lear n in g   a n d   b u ild   g lo b al  c o m m u n it y   o f   o n li n lear n er s ,   th e y   j o in tl y   in v es ted   $ 6 0   m i llio n   ( $ 3 0   m illi o n   ea ch )   to   cr ea te  lear n i n g   p latf o r m   th at  w ill  b p r e s e n ted   as  an   o p en - s o u r ce   s o f t w ar s o   o th er   u n i v er s itie s   a n d   o r g an izatio n s   b ab le  to   h o s th p latf o r m   t h e m s el v e s   an d   h elp   E d x   b y   p r o p o s in g   n e w   ad d s   an d   i m p r o v e m en t s .       Fig u r e   1 .   S h o w s   t h f a s t g r o w t h   o f   MO O C s   i n   t h w o r ld   ( E u r o p ea n   MO OC s ,   2 0 1 6 )       2 . 4 .   Bi g   D a t a     Sto ck i n g     an d   an al y zi n g   i n f o r m atio n   w a s   an   al w a y s   p r eo cc u p atio n ,   ar ch eo lo g i s d is co v er ed   in   1 9 6 0   in   U g a n d T h I s h a n g o   B o n e ,   d ated   to   th Up p er   P aleo lith ic  er a,   th e y   t h o u g h t h at  i w a s   t h w a y   u s ed   b y   P aleo lith ic  tr ib es  p eo p le  to   k ee p   tr ac k   o f   tr a d in g   ac ti v it y   an d   s u p p lies   b y   m ar k i n g   n o t ch es  i n to   s tic k s   o r   b o n es.  th co m p ar i s o n   o f   th e   n o tch e s   o n   s tick s   u s i n g   r u d i m en tar y   ca lc u latio n s   e n ab led   th e m   p r ed ictio n s   s u c h   as h o w   lo n g   th e ir   f o o d   s u p p lie s   w o u ld   last   [ 1 3 ] .   W ith   th e x p an s io n   o f   s to r ag e   tech n o lo g ies  a n d   th e m er g e n ce   o f   w eb   2 . 0   ea ch   an d   ev er y   o n o f   u s   is   co n s ta n tl y   p r o d u cin g   a n d   r elea s in g   d ata,   ac co r d in g   to   I B 9 0 o f   th d ata  in   th w o r ld   to d ay   h a s   b ee n   cr ea te d   in   t h last   t w o   y ea r s   a l o n e.   T h is   d ata  co m f r o m   ev er y w h er e:  p o s ts   o n   s o cial  m ed ia ,   s ec u r it y   ca m er as,   ce ll  p h o n GP s ig n al,   co m m er cial   tr an s ac tio n s ,   b u s i n es s   d ata.   T h T a b le  b elo w   li s ts   t h m ain   B ig   Dat a   o r ig in   d o m ain s   a n d   tar g eted   u s o r   ap p licatio n ,   li s n o t e x h a u s ti v e,   w h ic h   il lu s tr ate  t h at  b i g   d ata  ar p r ese n t i n   ev er y   d o m ai n   [ 1 4 ] .       T ab le  1 .   B ig   d ata  Or ig in   a n d   t ar g et  u s d o m a in s   B i g   d a t a   O r i g i n   B i g   D a t a   T a r g e t   U se   1 .   S c i e n c e   2 .   T e l e c o m   3 .   I n d u s t r y   4 .   S o c i a l   me d i a   a n d   n e t w o r k s   5 .   L i v i n g   E n v i r o n me n t ,   C i t i e s   6 .   H e a l t h c a r e   a .   S c i e n t i f i c   d i s c o v e r y   b .   N e w   t e c h n o l o g i e s   c .   M a n u f a c t u r i n g ,   p r o c e ss c o n t r o l ,   t r a n sp o r t   d .   P e r so n a l   se r v i c e s,  c a m p a i g n s   e .   L i v i n g   e n v i r o n me n t   s u p p o r t   f .   H e a l t h c a r e   su p p o r t       E v en   if   b ig   d ata  is   t h n e w   b u zz - w o r d   th er i s   n o   ex ac t   d ef i n itio n ,   alt h o u g h   s cie n ti f ic  p ap er   d escr ib b ig   d ata  as h a v in g   5 p r o p er ti es:      2 . 4 . 1 .   Vo lu m e   R ef er s   to   th v as a m o u n o f   d ata  g en er ated ,   n e w   u n it  ar b ein g   co m m o n l y   u s ed ,   th wo r ld   is   n o w   talk i n g   ab o u P eta b y tes   an d   Z ettab y tes  w h ic h   ar e   s u cc e s s i v el y   1 0 15   b y tes   a n d   1 0 21   b y tes   [ 1 5 ] ,   Face b o o k   h as   2 . 5   P B   o f   u s er   d ata  ( 2 0 0 9 ) ,   e B ay   h as  6 . 5   P B   o f   u s er   d ata  ( 2 0 0 9 ) ,   f ac th at  m a k es  m o s d atasets   to o   lar g to   s to r an d   an al y ze   u s i n g   tr ad it io n al  d atab ase  tech n o lo g y .   D i s tr ib u ted   s y s te m   d is lo ca ted   ar o u n d   th w o r ld   ar u s ed   to   s to r an d   an al y ze   d ata  [ 16 ].     2 . 4 . 2.   Velo cit y   T h v elo cit y   ch ar ac ter is t ic,   r ef er s   to   th s p ee d   o f   w h ic h   n e w   d ata  is   cr ea ted ,   an d   th s p e ed   o f   w h ic h   d ata  is   d eliv er ed .   No w - a - d a y s   f lo w   o f   d ata  is   e n o r m o u s   an d   co n tin u o u s ,   f o r tu n atel y   ac tu al  tec h n o lo g y   d o   allo w   an a l y zi n g   d ata  w h ile  it 's  cr ea ted ,   ca lled   it  in - m e m o r y   an al y tic s ,   in   o r d er   to   s av th ti m th at  w i ll  tak e   th p r o ce s s   o f   s to r i n g   it i n to   d atab ases .   No SQ L   ( No t O n l y   S QL )   is   a n   ec lectic  a n d   in cr ea s i n g l y   f a m iliar   g r o u p   0 20 00 40 00 60 00 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 G r owth   of  MOO Cs   Cou rs Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       To w a r d   a   N ew F r a mewo r o f R ec o mme n d er Memo r B a s ed   S ystem  fo r   MOO C s   ( E l A la mi  Ta h a )   2155   o f   n o n - r elatio n al  d ata  m an a g e m e n s y s te m s ,   p la y s   m a j o r   r o le  in   tak i n g   ca r o f   t h v e lo cit y   r elate d   ch alle n g e s   w it h   b ig   d ata.       2 . 4 . 3.   Va riet y   D ata  ar co m e s   f r o m   h i g h   v ar iet y   o f   s o u r ce s   a n d   in   d i f f er e n f o r m at s   a n d   ca n   co n ta in   m u ltid i m en s io n al   d ata  f ield ,   s o   w e   ca n   d is ti n g u e   d if f e r en t y p e s   Str u ct u r ed ,   Se m i - Str u ctu r ed   a n d   Un s tr u ct u r ed   Data .     a.   - Str u ctu r ed   d a ta  i s   t h tr ad itio n al  Data - b ase  t h at  co n s i s ts   o f   R o w s   a n d   C o l u m n s   an d   r es id es  in   f i x e d     f ield s   i n   f i le.   b.   Un s tr u ct u r ed   d ata  d o es  n o h a v an d   d o es  n o ad h er to   p r e - d ef i n ed   s tr u ctu r l ik E - m a ils ,   v id eo     an d   au d io   c.   - Se m i - Str u ct u r ed   Data   d o es  n o co n f ir m   to   s p ec if ic  ar r an g e m e n b u co n s is t s   o f   T tag s   to   s ep ar ate    th d ata  ele m e n ts .     2 . 4 . 4.   Ver a cit y   Ver ac it y   i s   t h s p ec if ica tio n   th at  d e f i n e   t h q u al it y   o f   d ata  an d   t h le v el  o f   tr u s t   in   v a r io u s   d at a   s o u r ce s ,   i r ef er s   to   d ata 's  m e s s i n es s   o r   tr u s t w o r th in e s s .   W ith   th e   h ig h   v elo cit y   o f   b i g   d ata  th e   q u al it y   an d   ac cu r ac y   ar less   co n tr o llab le ,   th m o s t   v i s ib le  a n d   co n cr e te  ex a m p le  i s   t h p o s ts   o n   s o cial  n et w o r k s   h as h   tag s ,   co llo q u ial  s p ee c h   a n d   i n f o r m atio n al   p o s ts   d o   n o g u ar an tee  a n y   q u alit y   o f   i n f o r m atio n   an d   ar n o t   tr u s t w o r t h y   s o u r ce s .     2 . 4 . 5.   Va lue   T h last   r ef er s   to   th m o s t   i m p o r tan ch ar ac ter i s tic  o f   b ig   d ata,   w h ic h   is   t h v a lu t h at  ca n   b ex tr ac ted   f r o m ,   m an y   co m p a n ies  ar s tar ti n g   to   g en er ate   ec o n o m ic  b e n ef i ts   f r o m   th e ir   b ig   d ata  a n d   lo o k   f o r   b u s i n ess   v al u cr ea tio n   i n   ter m s   o f   n e w   p r o d u cts  o r   s er v ice s .   I n   th la s t w o   Am er ica n   g e n er al  elec tio n s ,   th e   ca p ab ilit y   o f   B ar ac k   Ob a m a s   ca m p aig n   tea m   to   ef f ec ti v el y   w ield   b ig   d ata  an a l y t ics  w as  s ee n   f ac to r   in   h i s   v icto r y   o v er   h is   r iv a ls .       3.   RE L AT E WO RK   Mo o cs  ar a   b ig   o p p o r tu n it y   f o r   r esear ch er s   in ter ested   in   lear n in g   m et h o d s ,   th p latf o r m s   co n s titu te   b ig   d ata s ets  o f   s t u d en ts   in t er ac tio n s .   C o n s id er in g   t h h u g n u m b er   o f   p ar ticip a n ts ,   la r g s ets  o f   s t u d en t s   d ata  ca n   b an al y ze d   to   d ec ip h er   u s er s   o n li n b eh a v io r s   an d   t h eir   co m m it m e n t p atter n s   ( C o f f r in   et  al.   2 0 1 4 ) .   Kizilce et  a l.  ( 2 0 1 3 )   h av u s ed   th r ee   Mo o cs  o n   C o u r s er a   p latf o r m   to   u s ed   to   u n d e r s ta n d   s tu d e n ts   en g a g e m en a n d   d is e n g a g e m en b e h av io r s .   C o llected   d at lik e   s t u d en w atc h i n g   v id eo   co m m it m en t   o r   s u b m is s io n   o f   a s s e s s m en e n ab led   th cla s s i f icatio n   o f   e n g a g e m en i n to   f o u r   t y p es  l ab eled   " o n   tr ac k ",   " b eh in d " ,   " au d itin g "   an d   " o u t "   th at  r ep r e s en t   s u cc es s iv el y   t h " ass i g n m e n w as  s et  o n   ti m e" ,   " d elay ed " ,   " j u s s ee n   v id eo s   a n d   to o k   te s ts   b u r   d id   n o t h as s ig n m e n t"   an d   " th s tu d e n ts   th at   d id   n o p ar tic ip ate  in   t h co u r s at  all" .   An d er s o n   et  al.   ( 2 0 1 4 )   h av b ee n   in ter es ted   b y   t h r elatio n   b et w ee n   s t u d en en g a g e m en t / ac tiv it y   an d   th f i n ale  g r ad e.   T h e y   n o te  t h at  th e   m ain   ch ar ac ter i s tic  o f   h ig h   ac h iev e m e n is   th e   f ac t   o f   w atch in g   s o   m an y   v id eo s   o n   th p latf o r m .   S a m e   s tate m en w a s   m e n tio n ed   b y   Kar p ick an d   B lu n ( 2 0 1 1 )   w h en   th e y   s h o w ed   th a t   th m o r t h lear n er s   w atc h   v i d eo s   th h i g h e s t le ar n in g   p er f o r m a n ce   h ca n   g e t.   San to s   e al.   ( 2 0 1 4 )   h av s h o w ed   t h at  t h s tu d e n ts   w h o   ar e   p ar ticip atio n   m o r o n   co u r s e s   ac ti v ities     an d   ar f r eq u en t l y   co m m u n ic atin g ,   d is cu s s i n g   an d   co llab o r atin g   w it h   o th er s   h av b ett er   ch an ce s   p ass i n g   th e   co u r s e.     T o   m ax i m ize   p er f o r m a n ce   r ec o m m e n d in g   co u r s es  a n d   v id eo s   i s   v er y   i m p o r tan t,   m o s t   o f   r ec o m m e n d er   s y s te m s   o n   Mo o c   p latf o r m   ar b ased   o n   tr ad i tio n al  r ec o m m e n d atio n   ap p r o ac h es:  co l lab o r ativ e - b ased   , co n ten t - b ased   o r   t h e   f u s io n   o f   t h o s t w o   ap p r o ac h es  (   h y b r id - b ased   f ilter i n g ) ,   te ch n iq u es   h a v e   b ee n   s h o w n   to   b u s ef u l   in   Mo o c   p latf o r m .   C o llab o r ativ f ilter i n g   u s co m m u n it y   d ata   ( f ee d b ac k ,   r atin g s   )   to   m ak r ec o m m e n d atio n s .   C o n ten t - b ased   s t u d y   ite m s   t h at  u s er   h a s   ex p r es s ed   h is   s a tis f ac tio n   o v er   it  an d   p r o p o s ite m   w it h   s i m ilar   co n ten t.  T h m ai n   id ea   is   to   p r o p o s eith er   ite m s   th at   s at is f ied   s i m ilar   u s er s   o r   to   p r o p o s ite m s   s i m ilar   to   t h o n es  th at   p leased   t h u s er .   I n   s o m e   ca s e s ,   ed u ca tio n al  r ec o m m en d er   s y s te m s   a i m   to   s u p p o r s tu d en t s   at  s p ec if ic  ti m p er io d T h p r esen ce   o f   ti m p ar am e ter   af f ec t s   th r ec o m m en d atio n   b ein g   r etr iev ed .   T h er ef o r e,   w it h   o u r   f r a m e wo r k ,   w ai m   to   atten d   n e w   le v el  o f   r ec o m m e n d atio n   w h er t h e   au to m at ic  r ec o m m e n d er   s y s t e m   w i ll  g et  l ittl h u m a n   s en s an d   co n s id er   h u m a n   s tate  o f   m i n d   as  a n   in f lu e n tia l a ttrib u te  t h at  m a y   i m p r o v q u alit y   o f   r ec o m m e n d ed   co n ten t.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   4 A u g u s 2 0 1 7     2 1 5 2     2 1 6 0   2156   4.   RE CO M M E NDER SY ST E M   First  w eb m aster s   p r o b lem   is   to   attr ac u s er s   to   t h eir   w eb s i tes   b y   p r ese n ti n g   p leasan co n ten an d   cr ea tin g   b r an d   i m a g f o r   th e i r   w eb s ite  s o   it  ca n   b v is ib le  o n   th w eb ,   th s ec o n d   p r o b le m   is   to   k ee p   u s er s   h o o k ed   u p   o n   th w eb s ite  a n d   attac h i n g   t h e m   b y   o f f er i n g   c o n ten th at   p leases  t h u s er   a n d   th m o s clo s t o   th eir   p r ef er en ce s .   L i k Yo u T u b o r   Am az o n   m a n y   o t h er   w eb s ite s   u s e s   r e co m m en d er   s y s te m   s o   th e y   ca n   k e ep   s u r f er s   h o o k ed   o n   th w eb s ite,   s o   th ey   ca n   m a x i m ize   th eir   b en e f it,  b y   s u g g e s tio n   ite m   th a m a y   p lease  to   clien f o r   th ca s o f   e - co m m er ce   co m p an y   a s   Am az o n   o r   E B ay .   Ma n y   Me th o d s   ar u s ed   to   r ec o m m e n d   co n te n t,  t h m o s p o p u lar   ar co n ten b ased   m e th o d s   th a t   f o cu s   o n   th co n te n ( ite m 's  d escr ip tio n   f o r   co m m er cial  ar ti cle,   v id eo   m etad ata   )   an d   c o llab o r ativ f ilter in g   m et h o d s   th at  f o cu s   o n   th o t h e r   u s er s   f ee d b ac k   a n d   in ter ac tio n .   R ec o m m e n d er   s y s te m   ar also   s o lu tio n   to   f ac ilit ate  r esear c h   an d   ec o n o m ize  ti m co n s u m ed   to   f in d   in f o r m atio n   i n   a   w eb ,   g r o w i n g   e x p o n en tiall y ,   to   p er m it  p er s o n alizi n g   w eb s i te  ac co r d in g   to   u s er s   i n ter est   s o   th e y   w ill b ab le  to   g et  in f o r m atio n   n e ed ed   w ith   m i n i m u m   e f f o r t.     4 . 1 .   Co nte nt - ba s ed  F ilte ring   A l s o   r ef er r ed   to   as  co g n itiv f ilter i n g ,   p r o p o s ite m s   b ased   o n   co r r elatio n   b etw ee n   u s er   p ast  ite m   ch o ices  a n d   t h co n ten t   o f   ea c h   ite m ,   s o   it  r ec o m m e n d   ite m s ,   s i m ilar   to   t h o s p r ev io u s l y   s elec ted ,   th at  m atc h   p r o b a b ly   t h m o s t to   u s er   p r ef er en ce s .   C o n te n b ased   f ilter i n g   ar b ased   o n   cr ea tin g   co n n ec tio n s   b et w ee n   ite m s   i n   co llectio n ,   s o   w h e n   u s er   m a n i f est   p r ef er en ce   f o r   s p ec if ic  o b j ec t,  s y s te m   tr ac th e   ite m   co n n ec t io n s ,   r ec o m m en d   ite m s   w it h   m ax i m u m   d eg r ee   o f   s e m b lan c e   [ 1 7 ] .   P u r co n ten t - b ased   r ec o m m e n d atio n s   d o   n o tak in   co n s id er atio n   o th e r   u s er s   p r ef er e n ce s   ( S c h ei n ,   P o p escu l,  & U n g ar ,   2 0 0 2 ) .     4 . 2 .   Co lla bo ra t iv F ilte ring     I s   th p r o ce s s   o f   co llecti n g   u s er   f ee d b ac k   o n   co n ten t   ( r atin g ,   li k e/d is li k . . . )   an d   b y   c o m p ar i n g   s i m ilar ities   a n d   d if f er en ce s   a m o n g   s e v er al  u s er s   p r o f iles ,   we  w il b ab le  to   d eter m i n ate  h o w   to   r ec o m m en d   a   co n ten t.    C o llab o r ativ f ilter i n g   is   t h m o s co m m o n l y   u s ed   m et h o d   in   m a k i n g   r ec o m m en d atio n   s y s te m .   T h e   b asic  id ea   is   id en t if y i n g   g r o u p   o f   u s er s   w it h   s i m ilar   p r ef e r en ce s   a n d   r ec o m m e n d in g   f a v o r ite  ite m s   o f   th e   g r o u p   to   ea ch   u s er .   I n   o th er   wo r d s ,   th ev alu a tio n   g i v en   b y   u s er   to   r esp ec tiv i te m s   b ased   o n   th s ta tis t ics  o f   v alu e,   ar u s ed   to   id en ti f y   t h u s er   g r o u p   w i th   clo s er   p r ef er en ce ,   it  is   th o s th at  r ec o m m en d   ite m s   to   o th er   u s er s   o f   t h g r o u p .   th ev al u at io n   v al u es  ar m an i f e s ted   ex p licitl y   a n d   i m p licitl y .   E x p licit  m an if e s tatio n s   ar th o s o b t ain ed   b y   ex p licitl y   ex p r ess i n g   t h ev al u atio n   o f   th ite m   b y   u s er   ( clic k i n g   o n   th lik o r   d is lik e   b u tto n ,   r atin g   n o te  . . . ) .   I m p lici m a n if e s tatio n s   i s   to   s h o w   ap p r ec iatio n   an d   in ter e s t b y   tak e n   ac tio n   o n   t h ite m   ( d o w n lo ad in g ,   s h ar in g ,   r ev i s iti n g ,   r ec o m m e n d in g   to   f r ie n d ,   p u r ch asi n g   . . . ).     4 . 3 .   H y brid f ilte ring   I s   th h y b r i d   ap p r o ac h   t h at  c o m b i n co llab o r ativ to   co n te n t - b ased   f i lter in g ,   t h is   ap p r o a ch   ca n   b e   i m p le m en ted   i n   s e v er al  w a y s   a.   C o m b i n in g   r es u lt o f   co n ten t b ased   an d   co llab o r ativ b ased   f ilter in g   ex ec u ted   s ep ar atel y .   b.   Giv i n g   co n ten t - b ased   m et h o d   th ca p ab ilit ies o f   t h co llab o r ativ e - b ased   o n o r   th in v er s e.   c.   Un i f y in g   i n to   o n m o d el  th t w o   ap p r o ac h es.   Stu d ies  t h at  co m p ar ed   th r es u lts   o f   th h y b r id   m et h o d   to   th co llab o r ativ an d   th co n t en b ased   m et h o d s   h av co n f ir m ed   th lead   o f   h y b r id   ap p r o ac h   to   th t w o   o th er   p u r e   ap p r o ac h es   v is - a - v i s   th ac cu r ac y   o f   r esu lt s . t h ese  m eth o d   is   al s o   s o lu tio n   to   t h p r o b lem at ic  o f   co ld   s tar t a n d   s p ar s it y   p r o b lem .       5.   P RO P O SE T E M P L AT E   As  w k n o w   f ee li n g s   h as  b ig   in f lu e n ce s   o n   ac tio n s   ta k e n   b y   i n d iv id u al s ,   ac tu all y   d ig i ta w o r ld   is   e m p t y   o f   e m o tio n ,   an d   d o n ' tak th i m p o r tan ce   o f   s tate  o f   m i n d   in   co n s id er atio n   ev e n   if   all  c h o ices  an d   d ec is io n s   ar b ased   o n .   I n   t h is   co n tex an d   co n s id er in g   g iv e n   f ac ts   o u r   r esear ch es   o n   Mo o d r o p o u p r o b lem atic ,   w p r o p o s a   r ec o m m e n d er   s y s te m   t h at  w ill  k e ep   s tu d en attac h ed   to   Mo o c   p latf o r m   b y   u s i n g   a   s y s te m   th at  w i ll  co m b i n h y b r id   f ilter i n g   al g o r ith m   to   d ata  d ed u ce d   f r o m   B ig   Data   to   s u g g est  co u r s es  to   u s e r   ac co r d in g   to   h i s   s tate  o f   m i n d ,   an d   th e n   w ca n   p r o p o s ea s y   co u r s es  w h e n   s t u d en t is  tire d   o r   d if f ic u lt  q u izze s   w h e n   s t u d en t i s   h ap p y .   Fig u r e   2   s h o w s   t h p r o p o s ed   p latf o r m   f o r   r ec o m m e n d er   s y s t e m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       To w a r d   a   N ew F r a mewo r o f R ec o mme n d er Memo r B a s ed   S ystem  fo r   MOO C s   ( E l A la mi  Ta h a )   2157       Fig u r e   2 . T h p r o p o s ed   p latf o r m   f o r   r ec o m m en d er   s y s te m       Ou r   o b j ec tiv is   n o o n l y   p r o p o s in g   co u r s es   to   s t u d en b u t   p r o p o s in g   g o o d   co u r s e s   t h at  w il b t h m o s clo s to   s tu d e n tast e,   r ec o m m e n d in g   t h o n es  th a u s er s   co u ld   n o r esis to   th eir   attr ac tio n   an d   also   to   r etain   lear n er   to   th en d   o f   th e   co u r s e.   T o   d o   s o   w h av t h e   d elica te  ch allen g o f   d ef in i n g   th m o s ac cu r ate  s tan d ar d s   an d   cr iter ia ' s   t h at  ca n   in f l u e n ce th m o s t a n d   d ef i n u s er s   ta s te.   Ou r   p latf o r m   m u s t   al s o   to   ex p lo it e v al u atio n s   r ec o r d ed   f r o m   u s er s   e x p er ien ce   o n   s o m g iv en   Mo o cs,   to   r ec o m m e n d   th m o s s u itab le  co u r s es  to   o t h er   f u t u r u s er s .   T o   d o   s o   we   w il p lace   m ea s u r ( u s e f u l n es s )   to   ev er y   co u r s                     [ 1 , 5 ]   an d   to   c alcu late  it to   g i v e n   u s er         .   T h u s e f u l n e s s   m atr ix   i s   th f o llo w i n g   T ab le  2 :       T ab l 2.   Usef u l n es s   m atr i x ( u s er /Mo o c)               Ou r   g o al  is   to   d esi g n a te   u s er s   w it h   t h h i g h   lev e l o f   s i m ilar it ies to   o u r   s tu d e n t o b j ec t o f   th ca s s tu d y ,   in   o r d er   t o   r ec o m m e n d   h i m   co u r s t h at  h i s   n o t li k el y   to   d r o p   o u t f r o m .               W ith :     n : N u m b er   o f   u s er s   o f     t h p lat f o r m     u:   User   o b j et  o f   ca s s tu d y               : c o u r s av ailab le  o n   t h p latf o r m               : u s e f u ln e s s   v al u g i v en   to   t h e   co u r s         b y   th u s er   i       ̅   : a v er ag o f   u s e f u ln e s s   v al u g iv e n   b y   u s er s   to                   : c o n s ta n t sp ec i f ic  to   u s er     Si m           ) : f u n ctio n   th a t d ef i n es  u s e r s   s i m ilar it y     T h s i m ilar it y   f u n ctio n   i s   d ef i n ed   as f o llo w :     Si m           ) G           ) +A C L           )+                 ) ¨ + J           )     w h er e:      G:  is   g e n d er   R     Moo =   1 n    i              n   = 1 )                   ̅   ) + β     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   4 A u g u s 2 0 1 7     2 1 5 2     2 1 6 0   2158     AC L : is t h ac ad e m ic  le v el     ST M:  is   th s tate  o f   m i n d   d ed u cted   f r o m   u s er s   B i g   Data     J : is th p r o f ess io n al  ac ti v it y     5 . 1 .   G en der   T h is   v ar iab le  th at   ca n   h av e   t wo   v al u ( Ma le/ Fe m a le) ,   it  r e f e r s   to   s e x ' s   asp ec t s   r elate d   to   id en tit y   a n d   co m p o r t m en t,  w h ich   g o es  b ey o n d   b io lo g ical  d is tin ct n ess .   Alth o u g h   s i n ce   n i n ete en ' s   an d   w it h   th e   Glo b aliza tio n   m o v e m e n w o m en   ar i n cr ea s i n g l y   i n ter est ed   in   a n d   m o r o p en ed   to   m ale - d o m i n ated   f ield .   Ho w e v er ,   th e   b io lo g ical  d i f f er en ce s   m a k m en   an d   w o m en   ch o ice s   a n d   p r ef er en ce s   u n s i m ilar .   W ith i n   p r ev io u s   r esear ch ,   m ale  s t u d e n ts   ar m o r th a n   f e m ale  s t u d en ts ,   f o c u s ed   o n   s p ec ialtie s   w it h   tec h n ical  an in s tr u m en ta c h ar ac ter is tic s ,   f e m ale  ar m o r o f te n   f o cu s e d   o n   s p ec ialtie s   w i th   o p p o r tu n itie s   f o r   r elatio n al   asp ec ts   [ 1 8 ]     5 . 2 .   Aca de m ic  L ev el   Nex to   g en d er ,   ac a d e m ic  lev e m a y   as  w ell  i n f lu e n ce   t h wa y   s t u d en is   i n ter es ted   o r   n o to   r eg is ter   in   g i v e n   MO O C ,   th s elec ti o n   o f   co u r s es  th at  w il in ter est   th s tu d e n m as ter in g   tech n iq u o r   d is cip lin e   w il l b d if f er e n t f r o m   th c h o i ce   o f   n o v ice  t h at  ai m   to   d is co v er   f ield   o r   tech n iq u e.   T h is   v ar iab le  m a y   h a v 3   v al u es : lo w   ( 1 ) ,   m ed iu m   ( 1 ) ,   h ig h   ( 1 ) .     5 . 3 .   Sta t o f   M in   A ll  b i g   d ec is io n s   an d   ch o ices  in   li f ar in f lu e n ce d   b y   f ee li n g   an d   th s tate  o f   m in d .   W ith i n   p r ev io u s   r esear ch ,   lar g n u m b er   o f   s tu d ie s   h a v alr ea d y   co n s id er ed   th i m p ac t   o f   m ed ia  s e n ti m en an d   i n v esto r   atten tio n   o n   f i n an cia m a r k et s   th ese  s t u d ies  r elate   s en ti m e n o f   th g e n er al  p o p u latio n   to   th Do w   J o n es   I n d u s tr ial  Av er a g ( DJ I A )   t h e   Ne w   Yo r k   e x ch a n g e   in d e x ,   f r o m   w h a w ca n   in f er   t h at  t h e   in d iv id u al  s tate  o f   m i n d   is   b ig   f ac to r   in f lu e n ci n g   h u m an   c h o ices.     5 . 4 .   P ro f ess io na l A c t iv it y   T h p r o f ess io n al  ac ti v it y   is   i n f lu en tial d etail,   b ec au s it d eter m i n h o w   m u ch   a n d   w h e n   t h e   u s er   m a y   o r   m a y   n o h a v ti m f o r   s t u d y i n g ,   r etir ed   u s er   is   m o r lik el y   w illi n g   to   p u r s u co u r s th a n   co m p an y   C E O.     5 . 5 .   Alg o rit h m   W p r o p o s th f o llo w i n g   al g o r ith m   to   m ak lis o f   t h m o s ac c u r ate  r ec o m m en d a tio n s   f o r   g iv e n   u s er   U:       B e g i n   { a l g o r i t h m }   - Fi x   n :   n u m b e r   o f   u se r s   - Fi x   m:   n u m b e r   o f   M o o c s     - E x t r a c t   F [ ] [ ] =           ) 1         1       n   f o r   ( 1         )   do   C a l c u l a t e     ̅   = 1               = 1   f o r   ( 1   i   n )   do   C a l c u l a t e   S i m           )   f o r   ( 1   i   n )     C a l c u l a t e           f o r   ( 1   i   n )            1         )     C a l c u l a t e     R     M o o )     A sce n d i n g   O r d e r   R     M o o )   1       n     1            v e c t o r       E n d       Ou r   s y s te m   i s   b ased   o n   th e   m e m o r y   a n d   th h i s to r y   o f   th p latf o r m   to   d ef in t h alg o r ith m   p ar am eter s ,   th v ec to r   r esu lt  o f   th al g o r ith m   f o r m   t h o r d er   o f   r ec o m m en d atio n   th at  w ill  b p r o p o s ed   to   o u r   u s er   i n   ac co r d an ce   th Fi g u r 3 :     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       To w a r d   a   N ew F r a mewo r o f R ec o mme n d er Memo r B a s ed   S ystem  fo r   MOO C s   ( E l A la mi  Ta h a )   2159       Fig u r 3 .   Seq u en ce   d iag r a m   o f   th p r o p o s ed   p latf o r m       6.   CO NCLU SI O AND  P E RS P E CT I VE S   T h p r o p o s ed   f r a m e w o r k   w i l tak e   Mo o cs   to   n e w   p er s p ec tiv a n d   w i ll  e x p lo it  s t u d en ts   s o cial   m ed ia  i n f o r m atio n   esp ec iall y   th o n e s   r e f er r in g   to   s t u d en s tate  o f   m i n d   an d   tak th s e n t i m e n tal  s id o f te n   f o r g o tten   a s   s i g n i f ican f ac t o r   to   r ec o m m e n d   r ig h co u r s e s   in   t h r i g h t i m e.   t h f r a m e w o r k   w i ll  also   ta k e   o th er   u s er s   j u d g m e n t s   o n   co n ten a n d   m atc h   p r o f i les  u s in g   h y b r id   f ilter i n g   al g o r ith m   to   r ec o m m e n d   q u a lit y   co u r s es  i n   h ar m o n y   w it h   s tu d en asp ir atio n s   at   th e   r ig h m o m en t,  w h en   s t u d en f ee r ea d y   f o r   lear n i n g .     As  p er s p ec tiv to   t h is   w o r k   w ar w o r k in g   o n   i m p r o v in g   t h e   al g o r ith m   t h at  w ill  g e n er ate,   b as ed   o n   u s er   p r o f ile:   h is   s tate   o f   m in d   an d   th e   co r r elatio n   b et w ee n   t h o s e   t w o   i n p u t,  t h s u g g esti o n   t h at   w ill   p lease  t h m o s t   th e   u s er s   o f   o u r   p latf o r m .       RE F E R E NC E   [1 ]   Bo u sb a h i   F,  Ch o rf i   H ,   MO OC - Re c A   Ca se   B a se d   Re c o m m e n d e S y st e m   f o M OO Cs ”,   P ro c e d ia - S o c ial  a n d   Be h a v io ra S c ien c e s,  Vo lu m e   1 9 5 ,   3   J u ly   2 0 1 5 ,   p p   1 8 1 3 - 1 8 2 2   [2 ]   A n d e rso n   A ,   Hu tt e n lo c h e D,  Kl e in b e rg   J,  L e sk o v e c ,   En g a g i n g   wit h   ma ss ive   o n li n e   c o u rs e s ,   I n   P ro c e e d in g o f   th e   2 3 rd   in tern a ti o n a l   c o n f e re n c e   o n   w o rld   w id e   we b   W WW   ' 1 4     J.  (2 0 1 4 p p .   6 8 7 6 9 8 .   [3 ]   Jo se   L u is  S a n to s,  Eri k   Du v a l,   Da v id   G a g o ,   L u is  Ro d ríg u e z ,   S u c c e ss ,   a c ti v it y   a n d   d ro p - o u ts  in   M OO Cs  a n   e x p lo ra t o ry   stu d y   o n   th e   UNED   COM c o u rs e s ,   L AK   ' 14   P ro c e e d in g o f   th e   F o u r th   I n tern a ti o n a Co n f e re n c e   o n   L e a rn in g   A n a l y ti c A n d   Kn o w led g e   M a rc h   2 4   -   2 8 ,   2 0 1 4   p p   9 8 - 1 0 2   [4 ]   Jo li e   Ke n n e d y ,   Ch a ra c teristic o f   M a ss iv e   Op e n   On li n e   Co u rse (M OO Cs):  A   Re se a rc h   Re v ie w ,   2 0 0 9 - 2 0 1 2 J o u rn a o In ter a c ti v e   On li n e   L e a rn in g ,   V o l u m e   1 3 ,   Nu m b e 1 ,   S p r in g   2 0 1 4   [5 ]   A.   L e v in e ,   B.   A l e x a n d e r,   Web   2 . 0   S t o ry te ll in g Em e r g e n c e   o f   a   Ne w   G e n re EDUCAUS Rev ie w ,   v o l.   4 3 ,   n o .   6   (No v e m b e r/De c e m b e 2 0 0 8 )   [6 ]   M o e ,   Ro li n ,   T h e   b rief  &   e x p a n s iv e   h isto ry   (a n d   f u tu re o th e   M OO C:  W h y   t w o   d iv e rg e n m o d e ls  sh a re   th e   s a m e   n a m e ,   Cu rr e n Iss u e s in   Eme rg i n g   e L e a r n in g ,   Vo l.   2 Iss .   1 ,   A rti c le2   2 0 1 5 .   [7 ]   M.   R.   M .   V e e ra m a n ick a m ,   N.  Ra d h ik a ,   A   S m a rt  E - Lea rn in g   S y ste m   f o S o c ial  Ne t w o rk in g ,   In ter n a ti o n a l   J o u rn a o El e c trica a n d   Co mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,   Vo l.   4 ,   No .   3 ,   Ju n e   2 0 1 4 ,     p p .   4 4 7 - 4 5 5     [8 ]   B.   Ro m d h a n e   Em n a ,   A d o p ti o n   o f   e - lea rn in g   b y   lea rn e rs:  A n   e m p ir ica stu d y   b y   stru c tu ra e q u a ti o n s ,   2 0 1 6 .   [9 ]   W a n g ,   M . ,   Ra n ,   W . ,   L i a o ,   J.,   Ya n g ,   S .   J.  H.  P e rf o r m a n c e - Orie n ted   A p p ro a c h   to   E - L e a rn in g   in   th e   W o rk p lac e ,   Ed u c a ti o n a T e c h n o l o g y   &   S o c iet y ,   1 3   (4 ),   1 6 7 1 7 9 .   [1 0 ]   M a y e r,   R. ,   Clark ,   R.   E - L e a rn in g   a n d   t h e   S c ien c e   o f   In str u c ti o n P ro v e n   G u id e li n e f o Co n su m e rs  a n d   De sig n e rs   o f   M u lt im e d ia L e a rn in g ,   3 rd   e d n ”,   Bo o k   2 0 1 2 .   [1 1 ]   R.   G a rriso ,   E - L e a rn in g   in   th e   2 1 st Cen tu ry A   F ra m e w o rk   f o Re s e a rc h   a n d   P ra c ti c e ”,   Bo o k   2 0 1 1 .     [1 2 ]   Kiz il c e c ,   R.   F . ,   P iec h ,   C . ,   &   S c h n e id e r,   E ,   De c o n stru c ti n g   d ise n g a g e m e n t:   A n a l y z in g   L e a rn e S u b p o p u latio n i n   M a ss iv e   o p e n   On li n e   C o u rse s ”,   LA ' 1 3   P r o c e e d in g o f   t h e   T h ir d   In tern a ti o n a C o n f e re n c e   o n   L e a r n in g   A n a ly ti c a n d   Kn o w led g e   P a g e s 1 7 0 - 1 7 9 .   [1 3 ]   S a c h in   A ru n   T h a n e k a r,   K.  S u b ra h m a n y a m ,   A .   B.   Ba g w a n ,   Big   Da ta  a n d   M a p Re d u c e   Ch a ll e n g e s,  Op p o rtu n it ies   a n d   T re n d s In ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica a n d   C o mp u ter   En g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   V o l .   6 ,   No .   6 ,   De c e m b e r   20 1 6 ,   p p .   2 9 1 1 - 2 9 1 9   [1 4 ]   S . F .   W a m b a a , S .   A k t e rc ,   A .   Ed w a rd sd , G .   Ch o p in e ,   D.  G n a n z o u f ,   Ho w   „Big   Da ta‟  c a n   M a k e   Big   I m p a c t:   F in d in g f ro m   a   S y ste m a ti c   R e v ie a n d   a   L ong it u d i n a Ca se   S tu d y I n ter n a ti o n a J o u rn a o Pro d u c t io n   Eco n o mic s ,     V o l u m e   1 6 5 ,   Ju ly   2 0 1 5 ,   P a g e s 2 3 4 2 4 6   [1 5 ]   Ra v N a ra si m h a n ,   Bh u v a n e sh wa ri  T ,   Big   Da ta    Brie f   S tu d y ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o S c ien ti fi c   &   En g i n e e rin g   Res e a rc h ,   V o l u m e   5 ,   Iss u e   9 ,   S e p tem b e r - 2 0 1 4 .   [1 6 ]   M a rk   A n d re jev ic T h e   Big   Da ta  Div id e ,   In ter n a t io n a J o u rn a o Co mm u n ica ti o n   8   ( 2 0 1 4) ,   1 6 7 3 1 6 8 9 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   4 A u g u s 2 0 1 7     2 1 5 2     2 1 6 0   2160   [1 7 ]   M a n o u se li N,  Dra c h sle H,  Vu o rik a ri  R,   Hu m m e H,  Ko p e R,   Re c o m m e n d e S y ste m in   T e c h n o lo g y   E n h a n c e d   L e a rn in g ”,   S p rin g e r,   Ch a p ter Rec o m m e n d e S y ste m s Ha n d b o o k   p p   3 8 7 - 4 1 5   Oc to b e 2 0 1 0   [1 8 ]   P h il   J M   He il ig e rs,  G e n d e d if fe r e n c e in   M e d ica S tu d e n ts  M o ti v e a n d   Ca re e C h o ice ,   BM M e d ica Ed u c a ti o n   2 0 1 2   p p   12 - 82       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        El  Ala m T a h a P h S tu d e n a t   A b d e lM a lek   Essa a d Un iv e rsit y ,   L IROS A   Lab o ra to ry   IT   e n g in e e f ro m   th e   Na ti o n a S c h o o o f   A p p l ied   sc ien c e s; P re f e c tu re   M d i q - F n i d e q   IT   De p a rtm e n c h ief   -   M in istry   o f   In terio r                 El  K a d iri  K a m a E d d i n e P h D   d o c to a n d   p ro f e ss o o f   c o m p u ter   s c ien c e   a T h e   F a c u lt y   o f   S c ien c e s   o f   T é to u a n - M o ro c c o .   He   is  th e   Dire c to o f   th e   ENS A   S c h o o l   o f   e n g in e e rs  o f   T e to u a n   a n d   t h e   Dire c to o f   L IROS A   lab o ra to ry .   He   h a p u b li sh e d   se v e ra a rti c les o n   E - lea rn in g   a n d   W e b   2 . 0 .   He   i p a rt  o f   m a n y   b o a rd s o f   in tern a ti o n a jo u rn a ls  a n d   i n tern a ti o n a c o n f e r e n c e s.               Ch r a y a h   M o h a m e d P h d o c to r   a n d   p r o f e ss o o f   c o m p u ter sc ien c e   a ENS A   S c h o o o f   e n g in e e rs o f   T é to u a n - M o r o c c o .   He   h a p u b li s h e d   m a n y   a rti c les   o n   E - lea rn in g   a n d   W e b   2 . 0 .   He   is  p a rt  o f   m a n y   b o a rd o f   in tern a ti o n a j o u r n a ls  a n d   i n tern a ti o n a c o n f e re n c e s.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.