Perseus : a personalized education system. Guiding students to their goals through the delivery of learning material in the form of a sequential decision making problem

This Thesis addresses a new eld, called Personalized Education, and lever- ages the techniques of Arti cial Intelligence and Data Mining to tailor the learning process to individual students. We present the design of Perseus, a Personalized Education System that optimizes the learning process for both online and traditional learning environments, by formalizing it as a sequential decision making problem. Perseus recommends which content to deliver and which tests to give to each student to guide them optimally to their educational goals, by taking into account their past performance, their preferences and their needs.

Questa Tesi si colloca all'interno di un'area di recente sviluppo chiamato Personalized Education, e sfrutta tecniche di Intelligenza Arti ciale e Data Mining al ne di personalizzare l'esperienza di apprendimento di ogni stu- dente. In questo lavoro presentiamo la progettazione di Perseus, un Per- sonalized Education System che ottimizza il processo di apprendimento per l'e-learning cos come per un contesto scolastico tradizionale, formalizzan- dolo come un problema di decisione sequenziale. Perseus suggerisce quali contenuti esporre e quali test sottoporre allo studente, allo scopo di guidarlo in modo ottimale ai suoi obiettivi scolastici, basandosi sulle sue prestazioni passate, sulle sue preferenze e sulle sue esigenze.