Estrategias de recomencación basadas en conocimiento para la localización personalizada de recursos en repositorios educativos

Tesis doctoral de Almudena Ruiz Iniesta

La abundancia de recursos disponibles en repositorios educativos plantea un reto: la necesidad de proporcionar soporte a la localización de aquellos recursos que se adapten a las necesidades, objetivos, preferencias, etc. De los usuarios, en definitiva, a la localización de los recursos que les resulten más convenientes según el contexto. Además es conveniente que esta localización sea capaz de proponer listas de recursos que no contengan muchos elementos y que estos sean lo más variados posibles. Finalmente los usuarios echan en falta la existencia de mecanismos de interacción que permitan explorar el espacio de los recursos y que reduzcan el esfuerzo a realizar para localizar un recurso.Los sistemas de recomendación, que actúan sugiriendo productos a usuarios, nacen con el propósito de facilitar la toma de decisiones en dominios y situaciones en los que las posibilidades de elección son muchas y variadas. Aunque tradicionalmente los sistemas de recomendación se han aplicado al campo del comercio electrónico, su uso se ha extendido a otros campos entre los que se encuentra el dominio educativo.El trabajo presentado en esta memoria de tesis se engloba dentro de la línea de investigación que afronta el traslado de técnicas de recomendación al dominio educativo. En concreto, este trabajo aborda el diseño y el uso de estrategias de recomendación basadas en conocimiento como soporte al acceso personalizado a recursos educativos existentes en repositorios electrónicos. Las estrategias presentadas en este trabajo hacen uso de una representación del dominio rica en conocimiento, promueven la personalización haciendo uso de la información contextual de la actividad y del estudiante, introducen variedad en los recursos recomendados y exploran un modelo de interacción proactivo sobre el repositorio de recursos educativos que se complementa con un modelo de navegación por propuesta.En primer lugar, en este trabajo se realizará un análisis del estado del arte en los sistemas de recomendación, extrayendo así las principales características de estos sistemas y las líneas de investigación abiertas. Después, se estudiarán los trabajos existentes en la literatura que abordan el traslado de las técnicas de recomendación al dominio educativo. Gracias a este doble análisis detectaremos las carencias de las aproximaciones propuestas y se propondrán nuevas estrategias de recomendación que alivian los inconvenientes detectados. A continuación se propondrá un framework que permite el prototipado rápido de sistemas de recomendación que siguen un modelo como el de las estrategias propuestas. Finalmente, estas estrategias serán aplicadas sobre un repositorio de recursos de programación de computadores y serán evaluadas desde dos puntos de vista diferentes. El primero desde un punto de vista del comportamiento de la estrategia, evaluando la calidad de las listas de recursos recomendados. El segundo será una evaluación por parte de profesores y estudiantes en un escenario real de aprendizaje-enseñanza de la programación.Palabras clave: sistemas de recomendación; e-learning; repositorios de recursos educativos; frameworks orientados a objetos

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Estrategias de recomencación basadas en conocimiento para la localización personalizada de recursos en repositorios educativos«

  • Título de la tesis:  Estrategias de recomencación basadas en conocimiento para la localización personalizada de recursos en repositorios educativos
  • Autor:  Almudena Ruiz Iniesta
  • Universidad:  Complutense de Madrid
  • Fecha de lectura de la tesis:  19/12/2013

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Guillermo Jiménez Díaz
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: pedro González calero
    • david Camacho fernandez (vocal)
    • martin Llamas nistal (vocal)
    • Jesús angel Velazquez iturbide (vocal)

 

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