人格特質預測一直是一項重要的研究議題。一個人的個性可以反應他的思想、感覺以及行為。近年來，E-learning system 因為提供了比傳統教育更彈性的學習方式，而吸引了許多使用者使用。越來越多使用者在E-learning system留下了大量的活動紀錄，而這些活動紀錄可以代表使用者的興趣、偏好和學習特色習慣。
因此，分析這些使用者的學習紀錄是非常有價值的。由於這些活動紀錄代表了使用者的學習過程，因此我們專注在推測使用者的嚴謹性特質。然而如何使活動紀錄對應到一個人的特性是非常具挑戰性的。為了解決此問題，我們主要從活動紀錄中找出使用者的學習模式。同時，為了能夠更仔細地比對使用者之間的個性差異，我們考慮了學習模式中動作的階層性。再者，我們比較使用者差異時，也考慮了使用者各自的學習能力。因此，在本論文中我們提出HAPE框架，同時考慮了使用者的學習模式和學習能力，且在比對差異性時保留了學習模式的階層性。
在實驗中，我們使用了現實的E-learning system的資料以顯示HAPE的效能，結果顯示我們的方法的確可以更準確地推測使用者的嚴謹性特質。同時我們也從多個面向來進行探討，包括我們的方法在不同參數設定下的表現，以及作用在不同特性的學生群上的表現。 |
