Uso de modelos de Markov para recomendación de actividades en Hipermedia Adaptativa

Resumen basado en el de la publicaciónSe presenta la inclusión de los modelos de Markov para la recomendación de actividades dentro de los sistemas hipermedia adaptativos a móviles, en concreto, la incorporación de estos modelos al sistema de recomendación CoMoLe (Context-based adaptative Mobile Learning Environment). El objetivo de la inclusión de estos modelos es minimizar el tiempo y el esfuerzo que los diseñadores de los entornos adaptativos le dedican a su creación y configuración. Se detalla el funcionamiento del mecanismo de recomendación del sistema CoMoLE describiendo la inclusión de modelos de Markov. Se presenta la implementación de este mecanismo en el sistema CoMoLE. Finalmente, se explican las ventajas y desventajas de la aplicación de este sistema y las recomendaciones a los usuarios para el módulo de recomendación basado en reglas.MadridBiblioteca de Educación del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte; Calle San Agustín, 5 - 3 planta; 28014 Madrid; Tel. +34917748000; [email protected]

Aprendizaje activo en Ingeniería de Telecomunicaciones : un caso de estudio

Resumen basado en el de la publicaciónSe muestra un caso de estudio de aprendizaje activo en Ingeniería Superior de Telecomunicaciones de la Universidad Rey Juan Carlos. Se presenta una experiencia producto de la realización de diferentes actividades basadas en el aprendizaje activo para la asignatura de Programación Orientada a Objetos (POO). Los resultados muestran que el número de alumnos que abandonó la asignatura ha decrecido en relación a años anteriores. Los estudiantes envían las soluciones de las actividades al sistema PACS (Programming Assignment Correction System), este sistema es una herramienta CSCL (Computer Suport Suported Collaborative Learning). Los alumnos aprenden corrigiendo los ejercicios de sus compañeros mediante el CSCL. Con el aprendizaje activo se pretende realizar un trabajo colaborativo en el que los alumnos aprendan de las soluciones y de los comentarios de sus compañeros.MadridBiblioteca de Educación del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte; Calle San Agustín, 5 - 3 planta; 28014 Madrid; Tel. +34917748000; [email protected]

Ontology-based Web service to recommend spare time activities Luis Martínez Marina

ABSTRACT The number of people that use Internet as a source of information increases continuously. Internet provides a great amount of heterogeneous information. When interacting with the Web, not all the users have the same goals, interests or needs. This paper presents a recommender system for spare time activities (such as visiting museums, restaurants, conferences, etc.). It suggests the most suitable options taking into account the personal features of each user, that is, his/her preferences, economic resources, available time and disabilities. Furthermore, it provides the means of public transport to arrive at the place where the activity will be performed. The results of a case study focused on Mostoles city are presented too. Categories and Subject Descriptors General Terms Design, Experimentation, Human Factors. Keywords Recommender systems, ontologies, expert systems. MOTIVATION Internet provides a great amount of heterogeneous information. Inexpert users can feel disoriented if they find many options. When interacting with the Web, not all the users have the same goals, interests or needs. It is well known that aspects such as background, goals, available time, or users' preferences, can influence the way in which they interact with information. Therefore, there is a need to adapt both the options and the information presented to each user taking into account his/her personal needs. With this goal, Adaptive Hypermedia arose to the beginnings of the 90s. Brusilovsky presented the first classification of AH methods and techniques in 1996 A recommender system is able to produce individualized recommendations as output or to guide the user in a personalized way to interesting and useful objects in a large space of possible options (i.e. films, music, books, places, activities, images, etc.). Specifically, recommender systems have i) background data, the information that the system has before the recommendation process begins, ii) input data, the information that user must communicate to the system in order to generate a specific recommendation, and iii) an algorithm that combines background and input data to do suggestions. A recommender system usually combines the features of the user with some main characteristics taken into account by the system to give a personal suggestion. Many recommender systems try to classify a certain user using information of similar users [1]. The recommender systems increase the fidelity of the clients and the quality of the results improving the user experience. Furthermore, they help to inexpert users, providing relevant information and reducing the possible options. Users can take an easy decision with their help. Nowadays, recommender systems are increased in areas such as criminology profile findin

RIED. Revista iberoamericana de educación a distancia

Monográfico con el título: 'Adaptación y accesibilidad de las tecnologías para el aprendizaje'. Resumen basado en el de la publicaciónSe presentan los fundamentos y experiencias de uso de dos sistemas que dan soporte a la creación y evaluación, respectivamente, de entornos de aprendizaje móviles adaptativos. En estos entornos, generados dinámicamente por el sistema CoMoLE (Context-based adaptative Mobile Learning Environments), se recomiendan las actividades más adecuadas para ser realizadas por cada estudiante en cada momento, facilitándole así el aprovechamiento de su tiempo disponible; también se adapta la interfaz que da soporte a la realización de las actividades, seleccionando los contenidos y herramientas más apropiados en cada caso. Para ello, se consideran las características y necesidades del estudiante, sus acciones previas y el contexto en que se encuentra en ese momento. Sin embargo, es complejo evaluar cuán satisfactoriamente las recomendaciones y adaptaciones atienden las necesidades de cada usuario. Con el objetivo de evaluar entornos de enseñanza adaptativos, se diseña el método GeSES (Generate-Select-Establish-Select) que, utilizando técnicas de Minería de Datos, extrae, de los logs del sistema adaptativo, información sobre los puntos donde los estudiantes tienen mayores dificultades. Este método se utiliza para evaluar un entorno generado por CoMoLE.SCBiblioteca de Educación del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte; Calle San Agustín, 5 - 3 planta; 28014 Madrid; Tel. +34917748000; [email protected]

Actas del III seminario de investigación en tecnologías de la información aplicadas a la Educación SITIAE 2009

Resumen basado en el de la publicaciónSe ofrecen las ponencias presentadas en el tercer seminario de investigación en tecnologías de la información aplicadas a la Educación celebrado en Madrid de 2009. El seminario pretende ser un foro de difusión y discusión interno para que sus miembros presenten trabajos de investigación en curso. También sirve como foro para conferencias impartidas por reconocidos miembros de la comunidad investigadora en Informática Educativa. Los contenidos se organizan en cinco bloques temáticos: 1) la interacción persona-ordenador; 2) la metodología e innovación docente; 3) el e-learning; 4) la evaluación de usabilidad de software educativo; 5) el uso de software educativo.MadridBiblioteca de Educación del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte; Calle San Agustín, 5 - 3 planta; 28014 Madrid; Tel. +34917748000; [email protected]

Actas del IV seminario de investigación en tecnologías de la información aplicadas a la Educación SITIAE 2010

Resumen basado en el de la publicaciónSe ofrecen las ponencias presentadas en el cuarto seminario de investigación en tecnologías de la información aplicadas a la Educación celebrado en Madrid del 2010. El seminario pretende ser un foro de difusión y discusión interno para que sus miembros presenten trabajos de investigación en curso. También sirve como foro para conferencias impartidas por reconocidos miembros de la comunidad investigadora en Informática Educativa. Los contenidos se organizan en seis bloques temáticos: 1) la interacción persona-ordenador; 2) 'e-learning' y 'b-learning'; 3) el diseño del software educativo; 4) la evaluación del software educativo; 5) el uso de software educativo; 6) la innovación docente.MadridBiblioteca de Educación del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte; Calle San Agustín, 5 - 3 planta; 28014 Madrid; Tel. +34917748000; [email protected]