Un Enfoque para la Recomendación Personalizada de Materiales Educativos a través de Filtrado Basado en Contenido en Entornos Virtuales de Aprendizaje
DOI:
https://doi.org/10.5753/rbie.2023.3292Palabras clave:
Sistemas Adaptativos, Recomendación, Aprendizaje PersonalizadoResumen
El área de Sistemas Educativos Adaptativos e Inteligentes está en constante evolución y tiene como objetivo crear entornos de aprendizaje personalizados a través de la aplicación de tecnologías recientes, incluyendo técnicas de Inteligencia Artificial, combinadas con teorías pedagógicas. Este trabajo tiene como objetivo contribuir al área de IA en la educación, utilizando un enfoque que combina tecnologías de la Web Semántica y un algoritmo bioinspirado para realizar recomendaciones personalizadas de objetos de aprendizaje a través de filtrado basado en contenido. En contraste con otros enfoques, este estudio combina repositorios de Entornos Virtuales de Aprendizaje (EVA) con materiales disponibles en la web (YouTube y Wikipedia) para proporcionar recursos educativos en diversos formatos sobre un tema específico. Los materiales de la web se recuperan y estructuran como objetos de aprendizaje. El enfoque se probó en el Entorno de Aprendizaje en el Aula (CX) VLE, y también se creó un recurso de extensión para Moodle. Se llevaron a cabo experimentos para probar el enfoque. Uno de los experimentos tuvo como objetivo analizar las opiniones de los estudiantes con respecto a las recomendaciones personalizadas. Los estudiantes evaluaron positivamente las recomendaciones que consideraron su nivel de conocimiento y ofrecieron materiales adicionales sobre el tema. Otro experimento consideró tres procesos de recomendación diferentes para observar las preferencias de los estudiantes. Las recomendaciones consideraron el uso y no uso de estilos de aprendizaje en el proceso. La calificación promedio general fue relativamente mejor al ignorar el uso de estilos de aprendizaje, pero no hubo significancia estadística.
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