Modelo de Recomendación Personalizada en Cursos Virtuales basado en Computación Ubicua y Agentes Inteligentes

• Autores: Demetrio Arturo Ovalle Carranza, Oscar M. Salazar, Néstor Darío Duque Méndez
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 25, Nº. 6, 2014, págs. 131-142
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Customized Recommendation Model for Virtual Courses based on Ubiquitous Computing and Intelligent Agents
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• Resumen
  • español

    El objetivo de este artículo es proponer un modelo de recomendación personalizada de recursos educativos para cursos virtuales adaptativos que incorpora las bondades de la computación ubicua y de los agentes inteligentes. Dicho modelo busca proveer de información relevante y personalizada a los estudiantes sobre la planificación de sus cursos virtuales, evaluación en línea, búsqueda y recuperación de objetos de aprendizaje. La metodología utilizada para la construcción del sistema es MAS-CommonKADS la cual ofrece modelos útiles para las fases de conceptualización, análisis y diseño expresados a través de los artefactos que proporciona la extensión del Lenguaje Unificado de Modelado para Agentes (AUML). El prototipo construido exhibe agentes inteligentes proactivos y deliberativos que permiten la búsqueda y recomendación de información adaptada al perfil del estudiante. Para validar el sistema se realizó una fase de pruebas con un escenario de aprendizaje, el cual evidencia la eficacia de utilizar este tipo de tecnologías en entornos virtuales y ubicuos de aprendizaje.

  • English

    The aim of this paper is to propose a customized recommendation model of educational resources for virtual courses that incorporates the benefits of ubiquitous computing and intelligent agents. This model is intended to provide relevant and personalized information to students about their virtual courses planning, online assessment, search and retrieval of learning objects. The methodology used for the construction of the system is MAS-CommonKADS which offers useful models for the phases of conceptualization, analysis and design expressed through artifacts provided by the Agent Unified Modeling Language (AUML). The prototype developed exhibits intelligent proactive and deliberative agents that allow the search and recommendation of information adapted to the student’s profile. To validate the system a testing phase on a learning scenario was performed which demonstrate the effectiveness of using this kind of technology within ubiquitous virtual learning environments.