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コンテンツ推薦システムのベースとなるウェブ学習の習慣化支援システムを構築した。また，学習者の習熟度と学習コンテンツの難易度の推定アルゴリズムの精度向上に向けて試行錯誤を行った。開発した難易度推定アルゴリズムをクックパッドのレシピに適用する等の結果から，本アルゴリズムは，汎用的であるが学習者の学習目的に結果が大きく影響されることが確認できた。本研究の実施により，学習コンテンツの推薦には，難易度の尺度だけでなく，理解しやすさを示す尺度の重要性に気づくことができ，新たな推定アルゴリズムの開発に関する研究へと発展させることができた。
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