Administración adaptativa de objetos de aprendizaje en cursos virtuales

El propósito principal de este artículo es describir cómo administrar objetos de aprendizaje en un curso virtual con características de Sistema Tutorial Inteligente, con el fin de brindarle tanto a profesores como estudiantes recursos adaptados a sus intereses. Dicha administración se centra principalmente en dos tareas: la recuperación y la recomendación de los objetos las cuales, en el caso de los profesores se fundamentan en las temáticas dentro de las cuales desarrollan sus cursos, mientras que para los estudiantes en las características de los perfiles que ellos poseen. En ambos casos se crea una relación con metadatos que representan información acerca de los objetos de aprendizaje que existen dentro de un repositorio en constante actualización. En este sentido, este trabajo representa un aporte al desarrollo de cursos virtuales eficientes, con componentes reutilizables y acordes a las necesidades de sus usuarios

Modelo de inferencia difusa para la selección de objetos de aprendizaje adaptados a los perfiles de los estudiantes

Para mejorar los procesos de enseñanza / aprendizaje de los estudiantes se han desarrollado sistemas computarizados que permiten adaptar los cursos virtuales según los perfiles de los estudiantes. Existen diversos tipos de adaptación: adaptación de planes instruccional, adaptación de evaluaciones y adaptación de contenidos educativos. En este articulo se propone un modelo de inferencia difusa para la selección de Objetos de Aprendizaje, teniendo en cuenta los estilos de aprendizaje de los estudiantes y el comportamiento de las personas a partir de la identificación de los hemisferios cerebrales. Para la determinación de los estilos de aprendizaje, hemos adoptado el Modelo FSLSM (Felder and Silverman Learning Style Model) y para la identificación del comportamiento de los alumnos se utilizó el Modelo RCMT (Revelador del Cociente Mental Tríadico). Finalmente, se presenta la validación del modelo y los resultados obtenidos

El rol del juego digital en el aprendizaje de las matemáticas: Experiencia conjunta en escuelas de básica primaria en colombia y brasil

En este trabajo se presenta el uso de un juego digital, específicamente de tipo multi-jugador en línea, como estrategia didáctica para la enseñanza de las operaciones de suma y resta de fracciones en estudiantes de quinto grado de educación primaria. Así mismo, se presenta una validación a partir de un diseño cuasi-experimental con 250 estudiantes entre 10 y 12 años de edad vinculados a tres instituciones educativas, dos de Colombia y una de Brasil. Dicha validación se realizó tanto de forma cuantitativa como cualitativa, en términos del rendimiento académico y la percepción hacia el curso respectivamente. En el segundo caso no solo involucró a los estudiantes sino también a los padres de familia

A Method for Fast Leaderboard Calculations in Massive Online Game-Based Environments

Leaderboards and other game elements are present in many online environments, not just in videogames. When such environments have relatively few users, the implementation of those leaderboards is not usually a problem; however, that is no longer the case when they have dozens of thousands or more. For those situations we propose a method that is easy and cheap to implement. It is based on two particular data structures, a Self-Balanced Ordering Statistic Tree and a hash table, to perform proper leaderboard calculations in a fast and cheap way. More specifically, our proposal has O(log2⁡N) time complexity, whereas other approaches also based on in-memory data structures like linked lists have O(N), and others based on Hard Disk Drive operations like a relational database have O(Nlog2⁡N). Such improvement with regard to the other approaches is corroborated with experimental results for several scenarios, also presented in this paper

Assessing metadata quality in digital repositories of learning objects

Los recursos educativos almacenados en repositorios digitales requieren de metadatos que los describan adecuadamente y son fundamentales en procesos de búsqueda y recuperación. El objetivo de este artículo es realizar una aproximación al cálculo y evaluación de métricas que permitan determinar el nivel de calidad del etiquetado de recursos digitales, específicamente de Objetos de Aprendizaje (OAs). El enfoque adoptado establece cómo evaluar los recursos teniendo en cuenta tres dimensiones: completitud, consistencia y coherencia, con base en el estándar IEEE LOM. Con el fin de validar los resultados obtenidos al aplicar las métricas se realizaron pruebas experimentales con OAs sintéticos y reales, concluyendo que las mismas permiten evaluar la calidad de los metadatos involucrados. De esta manera, la propuesta presentada se convierte en un insumo relevante para procesos de evaluación automática de metadatos, así como para la administración de repositorios y procesos de recomendación de OAs.Educational digital resources stored in repositories require metadata in order to describe them properly, and are fundamental for searching and retrieval processes. The aim of this paper is to present an approach for the calculation of metrics that determine the quality level of labeling digital resources, specifically Learning Objects (LOs). We describe how to evaluate resources considering three dimensions such as completeness, consistency and coherence, based on the standard IEEE LOM. In order to validate the results that such metrics exhibit, some experimental tests were performed with synthetic and real OAs, concluding that they allows evaluating the quality of the metadata involved. This way, the proposal presented turns to be a plausible and relevant input for the automatic evaluation of metadata, as well as for the LOs repository management and recommendation processes

Assessing metadata quality in digital repositories of learning objects

Los recursos educativos almacenados en repositorios digitales requieren de metadatos que los describan adecuadamente y son fundamentales en procesos de búsqueda y recuperación. El objetivo de este artículo es realizar una aproximación al cálculo y evaluación de métricas que permitan determinar el nivel de calidad del etiquetado de recursos digitales, específicamente de Objetos de Aprendizaje (OAs). El enfoque adoptado establece cómo evaluar los recursos teniendo en cuenta tres dimensiones: completitud, consistencia y coherencia, con base en el estándar IEEE LOM. Con el fin de validar los resultados obtenidos al aplicar las métricas se realizaron pruebas experimentales con OAs sintéticos y reales, concluyendo que las mismas permiten evaluar la calidad de los metadatos involucrados. De esta manera, la propuesta presentada se convierte en un insumo relevante para procesos de evaluación automática de metadatos, así como para la administración de repositorios y procesos de recomendación de OAs.Educational digital resources stored in repositories require metadata in order to describe them properly, and are fundamental for searching and retrieval processes. The aim of this paper is to present an approach for the calculation of metrics that determine the quality level of labeling digital resources, specifically Learning Objects (LOs). We describe how to evaluate resources considering three dimensions such as completeness, consistency and coherence, based on the standard IEEE LOM. In order to validate the results that such metrics exhibit, some experimental tests were performed with synthetic and real OAs, concluding that they allows evaluating the quality of the metadata involved. This way, the proposal presented turns to be a plausible and relevant input for the automatic evaluation of metadata, as well as for the LOs repository management and recommendation processes