オススメをしてくれるシステム

ミクシィと言えば、とりあえずもう解説はいらないでしょうか。
そのミクシィでオススメのマイミク（まぁ仲間や友達のようなものと想像してください。）をシステムが推薦してくれる機能が、期間限定で公開されたようです。

▼おすすめマイミクシィ
http://bb.watch.impress.co.jp/cda/news/20550.html

恐らくは、過去の履歴や既存のマイミクなどから傾向を割り出して似たような人を探してくる、協調フィルタリング的な事をやってるのでは無いかと推測されます。（確認したわけではないので、違うかもしれません。）
こういった協調フィルタリングは、ショッピングモールのサイトで、製品を推薦したりするのにも利用されたりしている、結構メジャーな技術です。

さて、こういった事をeラーニングに活かす事は出来ないでしょうか。
既存のフレームをそのまま流用すれば

-　このコースを受講したは、他にこんなコースを受講している　　はできそうですし
-　このコースの他の受講生　（これはフィルタいらないか・・・）
-　このコースの他の受講生で気の会いそうな人　とか
-　現在詰まっている箇所を受講している人　とか
-　現在詰まっている箇所を知っていそうな人　とか

も工夫すれば出来るかもしれません。
データの分量や、分析に使用する属性値、精度、解析手法等々、いろいろ課題はあると思うんですが、その辺は、ある程度既存技術の延長のような気がするので、なんとかなりそうな気がします。

ただ、　そんなニーズってあるのか？　が、最大の謎です。

実際、現場ではどう思ってるんでしょうね。
今後、調べてみたいテーマです。