A dynamic recommender system as reinforcement for personalized education by a fuzzly linguistic web system

Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2015)The seek of a personalized and quality education is the objective of Bologna process, but to carry out this task has a major economic impact. To soften this impact, one possible solution is to make use of recommender systems, which have already been introduced in several academic fields. In this paper, we present AyudasCBI, a novel fuzzy linguistic Web system that uses a recommender system to provide personalized activities to students to reinforce their individualized education. This system can be used in order to aid professors to provide students with a personalized monitoring of their studies with less effort. To prove the system, we conduct a study involving some students, aiming at measuring their performance. The results obtained proved to be satisfactory compared with the rest of the students who did not take part of the study.Projects TIC-5991 and TIN2013-40658-

Self-Evolving Adaptive Learning for Personalized Education

Primary and secondary education is a crucial stage to build a strong foundation before diving deep into specialised subjects in colleges and universities. To excel in the current education system, students are required to have a deep understanding of knowledge according to standardized curriculums and syllabus, and exam-related problem solving skills. In current school settings, this learning normally occurs in large classes of 30-40 students per class. Such a ``one size fits all'' approach may not be effective, as different students proceed on their learning in different ways and pace. To address this problem, we propose the Self-Evolving Adaptive Learning (SEAL) system for personalized education at scale

Sistemas recomendadores aplicados en educación

La línea de investigación actual se centra en el estudio, diseño y desarrollo de nuevas técnicas de recomendación inteligente aplicadas en el ámbito educativo. El énfasis está puesto en la construcción de un Sistema Recomendador que sugiera materiales educativos de a acuerdo a los intereses tanto de alumnos como docentes. Como trabajo previo se desarrolló una variante de la técnica de filtrado colaborativo que utiliza el modelado de tópicos latentes para representar a los recursos a sugerir. Esta nueva técnica junto con lo realizado en trabajos de años anteriores serán utilizados para desarrollar un módulo de recomendación de materiales educativos.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Sistemas recomendadores aplicados en educación

La línea de investigación actual se centra en el estudio, diseño y desarrollo de nuevas técnicas de recomendación inteligente aplicadas en el ámbito educativo. El énfasis está puesto en la construcción de un Sistema Recomendador que sugiera materiales educativos de a acuerdo a los intereses tanto de alumnos como docentes. Como trabajo previo se desarrolló una variante de la técnica de filtrado colaborativo que utiliza el modelado de tópicos latentes para representar a los recursos a sugerir. Esta nueva técnica junto con lo realizado en trabajos de años anteriores serán utilizados para desarrollar un módulo de recomendación de materiales educativos.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Personalización de la educación a través de sistemas recomendadores dinámicos

La línea de investigación actual continúa con el estudio, diseño y desarrollo de nuevas técnicas adaptativas, pertenecientes al área de la Analítica del Aprendizaje, que contribuyan en la toma de decisiones. El énfasis está puesto en la construcción de un Sistema Recomendador inteligente con capacidad para asistir en ámbitos educativos. Como trabajo previo se analizaron y se aplicaron técnicas no supervisadas y técnicas de visualización de datos masivos con el objetivo de obtener un modelo que representara a cada uno los alumnos de la Facultad de Informática de la UNLP. Esto incluye su interacción con recursos educativos de acceso libre y su interacción con las redes sociales. Dichos perfiles serán utilizados para caracterizar su comportamiento actual y como insumo del algoritmo del sistema recomendador que se desarrollará para poder asistir a los alumnos en forma automática sobre materiales de lecturas adicionales a fin de que puedan alcanzar el comportamiento esperado.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Personalización de la educación a través de la creación de perfiles dinámicos de los alumnos

La línea de investigación actual continúa con el estudio y desarrollo en el área de la Minería de Datos Educativa. Se ha puesto énfasis en el análisis y aplicación de diferentes técnicas no supervisadas y de técnicas de visualización de datos masivos con el objetivo de identificar las características más relevantes de los alumnos de la Facultad de Informática de la UNLP. A su vez, se espera poder contribuir en el área educativa a través de la determinación de perfiles dinámicos de los alumnos de la Facultad de Informática en lo que se refiere a su interacción con recursos educativos de acceso libre y su interacción con las redes sociales. Dichos perfiles podrán ser utilizados para caracterizar su comportamiento actual y asistirlo en forma automática a fin de que pueda alcanzar el comportamiento esperado.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Personalización de la educación a través de la creación de perfiles dinámicos de los alumnos

La línea de investigación actual continúa con el estudio y desarrollo en el área de la Minería de Datos Educativa. Se ha puesto énfasis en el análisis y aplicación de diferentes técnicas no supervisadas y de técnicas de visualización de datos masivos con el objetivo de identificar las características más relevantes de los alumnos de la Facultad de Informática de la UNLP. A su vez, se espera poder contribuir en el área educativa a través de la determinación de perfiles dinámicos de los alumnos de la Facultad de Informática en lo que se refiere a su interacción con recursos educativos de acceso libre y su interacción con las redes sociales. Dichos perfiles podrán ser utilizados para caracterizar su comportamiento actual y asistirlo en forma automática a fin de que pueda alcanzar el comportamiento esperado.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Personalización de la educación a través de la creación de perfiles dinámicos de los alumnos

La línea de investigación actual continúa con el estudio y desarrollo en el área de la Minería de Datos Educativa. Se ha puesto énfasis en el análisis y aplicación de diferentes técnicas no supervisadas y de técnicas de visualización de datos masivos con el objetivo de identificar las características más relevantes de los alumnos de la Facultad de Informática de la UNLP. A su vez, se espera poder contribuir en el área educativa a través de la determinación de perfiles dinámicos de los alumnos de la Facultad de Informática en lo que se refiere a su interacción con recursos educativos de acceso libre y su interacción con las redes sociales. Dichos perfiles podrán ser utilizados para caracterizar su comportamiento actual y asistirlo en forma automática a fin de que pueda alcanzar el comportamiento esperado.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI