İnternet ve mobil teknolojilerin hızlı gelişimi ve popülaritesi araştırmacıları eğitimde teknolojinin hem örgün eğitimde hem de açık ve uzaktan eğitimde kullanılabilirliği konusuna odaklanmaya yöneltmiştir. Öğrenme sistemleri, öğretmenlere ve öğrencilere ders bilgilerini paylaşma, ders malzemeleri sunma, sınav uygulama gibi etkinliklerle derse yardımcı olan teknolojilere örnektir. Bir öğrenme sisteminde, öğrencinin dikkatini çekmek ve katılım seviyesini arttırmak için bireysel özellikleri göz önünde bulundurmak çok önemlidir. Uyarlanabilir öğrenme sistemleri, öğrencilerin becerilerini ve demografik farklılıklarını değerlendirerek öğrenme ortamını beceri ve özelliklerdeki bu farklılıklara göre özelleştirerek öğrencilere bireysel bir öğrenme ortamı sunar. Uyarlanabilir öğrenme sistemleri kullanıcı verilerini değerlendirerek pek çok farklı profildeki öğrencilerden oluşan bir popülasyondaki öğrenci ya da kullanıcıların özelliklerini bir kullanıcı modeli içinde barındırırlar. Herhangi bir uyarlanabilir öğrenme sisteminin en önemli özelliği, her kullanıcı hakkında bilgileri temsil eden bu kullanıcı modelidir. Kullanıcı modeli sistemin bireyselleştirilmesine yönelik kararlarda kullanılır. Sistemin karar almadaki başarısı kullanıcı modeline, kullanıcı modelinin başarısı ise büyük ölçüde kullanıcı verilerinin toplanma ve değerlendirilme yöntemlerine bağlıdır. Bulunduğumuz veri çağında, kullanıcı hakkında farklı kaynaklardan her tür veri toplamanın mümkün olduğu durumlarda; bu verileri ve özelliklerini incelemek kritik bir öneme sahiptir. Bu makale, uyarlanabilir öğrenme sistemlerinde kullanıcı modellemesi konusundaki mevcut çalışmaları gözden geçirerek, çalışmalarda kullanılmış olan veri türlerini ve kullanıcı modellerine temel teşkil eden kullanıcı özelliklerini incelemektedir.

The rapid development and popularity of Internet and mobile technologies has led researchers to focus on the usability of technology in education, both in formal education and in open and distance education. Learning systems are examples of technologies that help tutors and learners in sharing course information, delivering course materials, applying quizzes. In a learning system, it is very important to consider individual characteristics in order to attract the attention of the student and increase the level of engagement. Adaptive learning systems provide students an individual learning environment by assessing students' skills and demographic differences, tailoring the learning environment to these differences in skills and characteristics. Adaptive learning systems evaluate the user data and incorporate the characteristics of students or users in a diverse population of learners into a user model. The most important feature of any adaptive learning system is the user model, which represents information about each user. The user model is used for decisions which individualize the system. The success of the system in decision-making depends on the user model and the success of the user model depends largely on the methods of collecting and evaluating user data. In the present data age, when it is possible to collect all kinds of data about the user from different sources; examining these data and its properties is critical. The paper overviews the existing studies on user modeling in adaptive learning systems and examines the data types used in the studies and the user characteristics that form the basis for the user models.