Implementación de la Técnica de los K-Vecinos en un Algoritmo Recomendador para un Sistema de Compras Utilizando NFC y Android

Introduction: This paper aims to present the design of a mobile application involving NFC technology and a collaborative recommendation algorithm under the K-neighbors technique, allowing to observe personalized suggestions for each client.Objective: Design and develop a mobile application, using NFC technologies and K-Neighbors Technique in a recommendation algorithm, for a Procurement System.Methodology: The process followed for the design and development of the application focuses on:• Review of the state of the art in mobile shopping systems.• State-of-the-art construction in the use of NFC technology and AI techniques for recommending systems focused on K-Neighbors Algorithms• Proposed system design• Parameterization and implementation of the K-Neighbors Technique and integration of NFC Technology• Proposed System Implementation and Testing.Results:  Among the results obtained are detailed:• Mobile application that integrates Android, NFC Technologies and a Technique of Algorithm Recommendation• Parameterization of the K-Neighbors Technique, to be used within the recommended algorithm.• Implementation of functional requirements that allow the generation of personalized recommendations for purchase to the user, user ratingsConclusions: The k-neighbors technique in a recommendation algorithm allows the client to provide a series of recommendations with a level of security, since this algorithm performs calculations taking into account multiple parameters and contrasts the results obtained for other users, finding the articles with a Greater degree of similarity with the customer profile. This algorithm starts from a sample of similar, complementary and other unrelated products, applying its respective formulation, we obtain that the recommendation is made only with the complementary products that obtained higher qualification; Making a big difference with most recommending systems on the market, which are limited to suggest the best-selling, best qualified or in the same category.Introducción: Este artículo se orienta en presentar el diseño de una aplicación móvil que involucra la tecnología NFC y un algoritmo recomendador colaborativo bajo la técnica de los K-vecinos, permitiendo observar sugerencias personalizadas para cada cliente.Objetivo: Diseñar y desarrollar una aplicación móvil, usando tecnologías NFC y Técnica de los K-Vecinos en una Algoritmo recomendador, para un Sistema de Compras.Metodología: El proceso seguido para el diseño y desarrollo de la aplicación se enfoca en:• Revisión del estado del arte en los sistemas de compras móviles.• Construcción del Estado del arte en el uso de la Tecnología NFC y las técnicas de IA para sistemas recomendadores, enfocadas en los Algoritmos de K-Vecinos.• Diseño del sistema Propuesto• Parametrización e implementación de la Técnica de los K-Vecinos e integración de la Tecnología NFC.• Implementación y Pruebas del Sistema Propuesto.Resultados: Dentro de los resultados obtenidos se detallan:• Aplicación móvil que integra Android, Tecnologías NFC y una Técnica de Algoritmo Recomendador• Parametrización de la Técnica de los K-Vecinos, para ser usada dentro del algoritmo recomendador.• Implementación de requerimientos funcionales que permiten generar recomendaciones personalizadas de compra al usuario, calificaciones de usuario.Conclusiones: La técnica de los k-vecinos en un algoritmo recomendador permite suministrarle al cliente una serie recomendaciones con un nivel de seguridad, dado que este algoritmo realiza cálculos teniendo en cuenta múltiples parámetros y contrasta los resultados obtenidos para otros usuarios logrando encontrar los artículos con un mayor grado de similitud con el perfil del cliente. Este algoritmo parte de una muestra de productos similares, complementarios y otros no relacionados, aplicando su formulación respectiva, se obtiene que la recomendación se realiza únicamente con los productos complementarios que obtuvieron mayor calificación; marcando una gran diferencia con la mayoría de sistemas recomendadores del mercado, que sólo se limitan a sugerir los productos más vendidos, mejor calificados o de la misma categoría

Algoritmo genético para la generación de reglas de predicción en los cursos de moodle.

oai:ojs2.www.cienciadigital.org:article/1El desarrollo de las nuevas tecnologías de la educación y la comunicación han hecho posible la utilización de Internet y más concretamente la WWW (World Wide Web) en la educación a distancia, dando lugar a la denominada Educación basada en Web o e-learning. Esto supone una nueva concepción de la educación mediante la incorporación de nuevas tecnologías al proceso de enseñanza y aprendizaje. En la investigación realizada se propuso como objetivo aplicar un Algoritmo Genético para el análisis de como los estudiantes aprenden en el web,  partiendo de sus patrones de navegación y haciendo uso de las plataformas virtuales en el contexto universitario. El algoritmo propuesto permitió optimizar y personalizar la estructura de los cursos del Moodl

Implementación de la técnica de los K-Vecinos en un algoritmo recomendador para un sistema de compras utilizando NFC y Android

Introducción: Este artículo se orienta en presentar el diseño de una aplicación móvil que involucra la tecnología NFC y un algoritmo recomendador colaborativo bajo la técnica de los K-vecinos, permitiendo observar sugerencias personalizadas para cada cliente.Objetivo: Diseñar y desarrollar una aplicación móvil, usando tecnologías NFC y Técnica de los K-Vecinos en una Algoritmo recomendador, para un Sistema de Compras.Metodología: El proceso seguido para el diseño y desarrollo de la aplicación se enfoca en:• Revisión del estado del arte en los sistemas de compras móviles.• Construcción del Estado del arte en el uso de la Tecnología NFC y las técnicas de IA para sistemas recomendadores, enfocadas en los Algoritmos de K-Vecinos.• Diseño del sistema Propuesto• Parametrización e implementación de la Técnica de los K-Vecinos e integración de la Tecnología NFC.• Implementación y Pruebas del Sistema Propuesto.Resultados: Dentro de los resultados obtenidos se detallan:• Aplicación móvil que integra Android, Tecnologías NFC y una Técnica de Algoritmo Recomendador• Parametrización de la Técnica de los K-Vecinos, para ser usada dentro del algoritmo recomendador.• Implementación de requerimientos funcionales que permiten generar recomendaciones personalizadas de compra al usuario, calificaciones de usuario.Conclusiones: La técnica de los k-vecinos en un algoritmo recomendador permite suministrarle al cliente una serie recomendaciones con un nivel de seguridad, dado que este algoritmo realiza cálculos teniendo en cuenta múltiples parámetros y contrasta los resultados obtenidos para otros usuarios logrando encontrar los artículos con un mayor grado de similitud con el perfil del cliente. Este algoritmo parte de una muestra de productos similares, complementarios y otros no relacionados, aplicando su formulación respectiva, se obtiene que la recomendación se realiza únicamente con los productos complementarios que obtuvieron mayor calificación; marcando una gran diferencia con la mayoría de sistemas recomendadores del mercado, que sólo se limitan a sugerir los productos más vendidos, mejor calificados o de la misma categoría.Introduction− This paper aims to present the design of a mobile application involving NFC technology and a collaborative recommendation algorithm under the K-neighbors technique, allowing to observe personalized sugges-tions for each client.Objective−Design and develop a mobile application, using NFC technolo-gies and K-Neighbors Technique in a recommendation algorithm, for a Pro-curement System.Methodology−The process followed for the design and development of the application focuses on:• Review of the state of the art in mobile shopping systems.• State-of-the-art construction in the use of NFC technology and AI tech-niques for recommending systems, focused on K-Neighbors Algorithms• Proposed system design• Parameterization and implementation of the K-Neighbors Technique and integration of NFC Technology• Proposed System Implementation and Testing.Results− Among the results obtained are detailed:• Mobile application that integrates Android, NFC Technologies and a Te-chnique of Algorithm Recommendation• Parameterization of the K-Neighbors Technique, to be used within the recommend algorithm.• Implementation of functional requirements that allow the generation of personalized recommendations for purchase to the user, user ratingsConclusions−The k-neighbors technique in a recommendation algorithm allows the client to provide a series of recommendations with a level of se-curity, since this algorithm performs calculations taking into account mul-tiple parameters and contrasts the results obtained for other users, finding the articles with a Greater degree of similarity with the customer profile. This algorithm starts from a sample of similar, complementary and other unrelated products, applying its respective formulation, we obtain that the recommendation is made only with the complementary products that obtai-ned higher qualification; Making a big difference with most recommending systems on the market, which are limited to suggest the best-selling, best-qualified or in the same category

RECJUDGE: SISTEMA DE RECOMENDACIONES PARA JURADOS ONLINE DE PROGRAMACIÓN

El movimiento de los concursos de programación se ha visto por estos años inmerso en un período de intensa actividad en Cuba. Sin embargo, este auge aún no ha dado todos los frutos esperados, y la principal causa es la ausencia de una adecuada preparación de estudiantes y entrenadores que no son capaces de asimilar el flujo de información que sobreviene hacia ellos.En el presente trabajo se concibe una aplicación que, integrado a un jurado online de programación y basada en la técnica de filtrado colaborativo, intenta solucionar esta problemática al generar automáticamente paquetes de actividades a realizar por los estudiantes, basados en su rendimiento y progreso actual, siendo resuelto este problema desde el enfoque del problema general de la recomendación. Además, se realiza un análisis comparativo con otras herramientas semejantes actualmente disponibles en la web

PROCEDIMIENTO PARA LA RECOMENDACIÓN DE PATRONES DE DISEÑO DE RECURSOS EDUCATIVOS PARA LA PLATAFORMA EGPAT

: El avance de las nuevas tecnologías de la información en el contexto educativo es cada vez mayor. Con ello aumenta el uso de materiales digitales en el proceso docente para potenciar el aprendizaje. Dentro de este grupo de materiales sobresalen los recursos educativos. En el diseño de un recurso educativo es común que se cometan errores que pueden dar paso a la existencia de problemas de diseño. Para prevenirlos o tratarlos existen los patrones de diseño de recursos educativos. A pesar de su utilidad generalmente no son utilizados porque se desconoce de su existencia o acceder a ellos se torna complejo. En la Universidad de las Ciencias Informáticas se desarrolla un Entorno para la Gestión de Patrones que busca facilitar el acceso a los patrones, así como su diseño y revisión. Con ello se busca además recomendar los patrones más adecuados para solucionar problemas específicos. Este artículo describe el módulo desarrollado para realizar recomendaciones en dicho entorno, capaz de nutrirse de otros módulos, así como de fuentes disponibles en internet, caminando para ello diferentes técnicas de inteligencia artificial

Aprendizaje móvil: perspectivas

El futur de l’aprenentatge, des d’una perspectiva tècnica, està integrat per quatre eixos que el defineixen i sobre els quals s’articulen esforços tecnològics i metodològics. Aquests eixos són: la mobilitat, la interacció, la intel·ligència artificial i recursos basats en tecnologia com la realitat augmentada i els jocs aplicats a l’aprenentatge. La seva combinació suposa la creació d’un model d’escenaris mòbils, interactius i intel·ligents que aprofiten tots els espais i temps disponibles per a l’aprenent. Les diferents tecnologies, cadascuna per la seva banda, ja estan disponibles i són utilitzades en diverses experiències educatives; el que cal és la conjugació d’aquestes experiències a través de models didàctics en els quals l’aprenentatge assolit pels estudiants sigui significatiu. En aquest article es discuteixen aquestes tecnologies i es planteja un model d’integració que possibilita l’establiment d’un marc referencial de treball didàctic. Es conclou la necessitat d’experimentar tecnologies i plasmar-ne els resultats en models d’ensenyament-aprenentatge que utilitzin esquemes d’interacció alternatius i la urgència de disposar de sistemes tutorials intel·ligents per a massificar la tutoria.From a technical perspective, the future of learning is defined by four axes around which technological and methodological efforts revolve. These axes are mobility, interaction, artificial intelligence and technology-based resources such as augmented reality and games applied to learning. Combining them means creating a model of mobile, interactive and intelligent scenarios that take advantage of the spaces and times available to the learner. The various technologies are already available yet used separately in different educational experiences. It is therefore crucial to combine and integrate them into didactic models wherein the learning attained by students is significant. This article discusses these technologies and proposes an integrative model that enables a framework of reference for didactic work to be established. It concludes by highlighting the need to experiment with technologies and to apply the results to teaching-learning models using alternative interaction schema, and the urgency of having intelligent tutoring systems to make tutoring available on a massive scale.El futuro del aprendizaje, desde una perspectiva técnica, está integrado por cuatro ejes que lo definen y sobre los que se articulan esfuerzos tecnológicos y metodológicos. Estos ejes son: la movilidad, la interacción, la inteligencia artificial y recursos basados en tecnología como la realidad aumentada y los juegos aplicados al aprendizaje. Su combinación supone la creación de un modelo de escenarios móviles, interactivos e inteligentes que aprovechan todos los espacios y tiempos disponibles para el aprendiente. Las distintas tecnologías, cada una por su lado, ya están disponibles y son utilizadas en diversas experiencias educativas; lo que se hace necesario es la conjugación de estas a través de modelos didácticos en los que el aprendizaje alcanzado por los estudiantes sea significativo. En este artículo se discuten estas tecnologías y se plantea un modelo de integración que posibilita el establecimiento de un marco referencial de trabajo didáctico. Se concluye la necesidad de experimentar tecnologías y plasmar los resultados en modelos de enseñanza-aprendizaje que utilicen esquemas de interacción alternativos y la urgencia de contar con sistemas tutoriales inteligentes para masificar la tutoría

Collaborative learning model based on ontologies, intelligent agents and awareness services

During the last few years, there has been a growth in execution of collaborative activities within classrooms. The last, due to the teachers’ intention to enhance interaction between students, and to diversify the processes of knowledge acquisition and knowledge generation in order to take advantage of collaborative learning environments. However, there is no effective mechanism to integrate early detection and diagnosis of learning failures, with a model which evaluates and motivates students to interact at different stages of the process flow in order to improve learning. The objective of this master's thesis is to propose and validate a model based on the integration of different Artificial Intelligence techniques, such as ontologies, intelligent software agents and Awareness Services. The above, in order to solve problems that still persist in collaborative learning. The methodology used includes a representation of knowledge based on an ontological model, which allows to generate inferences for the most accurate recommendation of educational resources from the cognitive failures detected in each student during the development of a collaborative activity. On the other hand, the model incorporates intelligent agents in order to provide adaptability characteristics, tasks distribution and proactivity in the educational resources recommendation. Additionally, Awareness services are included with the aim of raise awareness in real time and to create awareness among students about their own performance and their work team. The model validation was carried out through the implementation of a serious collaborative game applied into real environment. Likewise, the performance evaluation was carried out through metrics applied to the implemented prototype. The obtained results show the benefits to integrate the previously mentioned technologies in order to optimize collaborative learning processes.Durante los últimos años, se ha evidenciado un crecimiento en la ejecución de las actividades colaborativas en las aulas de clase, esto debido a la intención que tienen los profesores en potenciar la interacción entre estudiantes, y diversificar los procesos de adquisición y generación de conocimiento, aprovechando las ventajas de los entornos de aprendizaje colaborativo. Sin embargo, no existe un mecanismo efectivo que permita integrar una detección y diagnóstico temprano de fallas de aprendizaje, con un modelo que integre, evalúe y motive a interactuar a los estudiantes en diferentes etapas del proceso para así mejorar el aprendizaje. El objetivo de esta tesis de maestría, es proponer y validar un modelo basado en la integración de diferentes técnicas de la Inteligencia Artificial, como ontologías, agentes inteligentes de software y servicios de Awareness. Lo anterior, con el fin de solventar problemáticas que aún persisten en el aprendizaje colaborativo. La metodología empleada incluye una representación de conocimientos basada en un modelo ontológico, el cual permite generar inferencias para la recomendación más acertada de recursos educativos a partir de las fallas cognitivas detectadas en cada estudiante durante el desarrollo de una actividad colaborativa. Por otra parte, el modelo incorpora agentes inteligentes con el fin de brindar características de adaptabilidad, distribución de tareas y proactividad en los procesos de recomendación de recursos educativos. Adicionalmente, se incluyen servicios de Awareness con el objetivo de sensibilizar en tiempo real y crear consciencia en los estudiantes sobre el desempeño propio y de su equipo de trabajo. La validación del modelo fue realizada a través de la implementación de un juego serio colaborativo aplicado a un caso de estudio. Así mismo, se realizó la evaluación del desempeño a través de métricas aplicadas al prototipo implementado. Los resultados obtenidos evidencian los beneficios de integrar las tecnologías previamente mencionadas para optimizar los procesos de aprendizaje colaborativo.Modelo de aprendizaje colaborativo basado en ontologías, agentes inteligentes y servicios de awarenessLínea de Investigación: Inteligencia ArtificialMaestrí

Análisis del desempeño del profesorado universitario en el uso de MOODLE a través de técnicas de minería de datos: propuestas de necesidades formativas

The Learning Management Systems are used by numerous higher education institutions to organize and distribute online courses, becoming a valuable knowledge source of the students and teachers activity. This work is oriented to the performance analysis of 484 educators at the Autonomous University of Yucatan (Mexico) during the period January - July 2016, who used the MOODLE platform as a technological support to their teaching activity, in order to identify their behavior patterns in the use of the activities and resources that this technological tool contains. The activity of the teachers in the "UADY Virtual" platform was analyzed through the Knowledge Discovery in Databases Method (KDD), generating mutually exclusive groups, association and classification rules that establish educators profiles and tools that should be promoted in schemes training. Additionally, a statistical analysis of the use of the platform was made. It was determined that there are no significant differences in the use of the MOODLE platform and the teacher's knowledge area, which means that the way in which teachers interact with "UADY Virtual" is the same for all areas of knowledge.Los Sistemas de Gestión de Aprendizaje son empleados por numerosas instituciones educativas de nivel superior para organizar y distribuir cursos en línea, convirtiéndose en fuente valiosa de conocimiento de la actividad de estudiantes y profesores. Este trabajo está orientado al análisis del desempeño de 484 profesores de la Universidad Autónoma de Yucatán (México) durante el período enero - julio del año 2016, que utilizaron la plataforma MOODLE como apoyo tecnológico a su actividad docente, con el objetivo de identificar sus patrones de comportamiento en el uso de las actividades y recursos que contiene esta herramienta tecnológica. La actividad de los profesores en la plataforma “UADY Virtual” fue analizada a través del Método de Extracción de Conocimiento en Bases de Datos (KDD), generando grupos mutuamente excluyentes, reglas de asociación y clasificación que establecen perfiles de profesores y herramientas que deben ser promovidas en esquemas de capacitación. Adicionalmente, se realizó un análisis estadístico del uso de la plataforma. Se determinó que no existen diferencias significativas en el uso de la plataforma MOODLE y el área de conocimiento del profesor, lo que significa que la manera en la que interactúan los profesores con “UADY Virtual” es igual para todas las áreas de conocimiento