A hybrid recommendation model for learningo object repositories

Learning Objects (LOs) have emerged as a cornerstone approach for the development and distribution of educational content. These resources are distributed by Learning Object Repositories (LORs), which can make it easier for users to find suitable LOs by using Recommender Systems (RSs). This paper presents a hybrid recommendation model for LORs that combines content-based, demographic and context-aware techniques, along with the use of quality and popularity metrics. This article also describes how the model has been used to implement two RSs for two real LORs: ViSH and Europeana. Each of these RSs was evaluated in terms of accuracy, utility,usability and satisfaction perceived by end users. Besides, an A/B testing was performed in ViSH to compare the recommendations of the RS with random suggestions. The results showed that the RSs had a high user acceptance in terms of utility, usability and satisfaction, and that the RSs significantly exceeded the performance achieved by the random recommendations

Sistema recomendador basado en casos para videojuegos de rehabilitación

[EN] This Case-based Recommender system for rehabilitation videogames recommends activities and videogames in order to rehabilitate individuals with disabilities due to accidents, illnesses, or aging. Videogames are recommended based on the patient's medical profile, personal profile, and social interactions. Recommendations will be automatically generated and will adapt to the patient's progress. The CBR System will provide more accessible therapy to individuals of all socio-economic backgrounds through recommendation technology, social networks, behavioral studies and videogames. The system was tested with a set if users for different configurations. It was found that the best configuration probides videogames that exercise the user's disabilities.[ES] En este trabajo se disena un recomendador de juegos y actividades pensadas para ejercitar capacidades que se hayan visto reducidas con la edad, enfermedad o accidentes. Los juegos se recomiendan basandose en el perfil medico, personal, y social del paciente, adaptandose a cada usuario de manera automatica y modificandose según su evolucion. Esto pretende hacer mas accesible y economica la ayuda medica, utilizando tanto tecnologia de recomendadores, redes sociales, estudios de comportamiento, y videojuegos. Se han realizado distintas pruebas del sistema con un set de usuarios (manipulando todos los aspectos posibles del recomendador hasta conseguir las mejores recomendaciones). Los resultados obtenidos muestran un aumento de la satisfaccion de los pacientes a medida que se recomiendan videojuegos pensados para ejercitar sus problemas y discapacidades +Catalá Adrama, L. (2014). Sistema recomendador basado en casos para videojuegos de rehabilitación. http://hdl.handle.net/10251/5183

Desarrollo e Implementación de la Aplicación Web y Móvil el Buen Comensal

Durante la pandemia alrededor de 22.000 restaurantes en Bogotá tuvieron que cerrar sus puertas, debido a la falta de clientes y a la crisis económica que muchos restaurantes tuvieron que enfrentar por diferentes factores. Sin embargo, lo restaurantes que quedaron, han tenido que buscar estrategias para atraer clientes y así fomentar la visibilidad de su establecimiento en el campo gastronómico. Asimismo, muchas personas en Bogotá después de la pandemia buscan nuevas experiencias gastronómicas que los haga salir de monotonía y la rutina. Para ello, se propuso desarrollar un aplicativo web y móvil que haga uso de los sistemas de recomendación para sugerir restaurantes a los comensales que se encuentren cerca de la localidad de Chapinero, utilizando una metodología de investigación mixta que permitió poder analizar y evaluar los resultados recopilados por los comensales. Por medio del uso de instrumentos de medida, se pudo determinar que el aplicativo móvil tuvo una buena aceptación por parte de los comensales en términos de facilidad de uso y utilidad percibida. Por otro lado, se concluyó que el sistema recomendación fue capaz de sugerir restaurantes a los comensales de acuerdo con sus gustos y preferencias