SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO: O livro de referência

Resenha da obra: AGGARWAL, Charu C. (2016). Recommender systems: The Textbook. Springer International Publishing Switzerland 2016 (Vol. 1). https://doi.org/10.1007/978-3-319-29659-

Multi-agent system for Knowledge-based recommendation of Learning Objects

Learning Object (LO) is a content unit being used within virtual learning environments, which -once found and retrieved- may assist students in the teaching - learning process. Such LO search and retrieval are recently supported and enhanced by data mining techniques. In this sense, clustering can be used to find groups holding similar LOs so that from obtained groups, knowledge-based recommender systems (KRS) can recommend more adapted and relevant LOs. In particular, prior knowledge come from LOs previously selected, liked and ranked by the student to whom the recommendation will be performed. In this paper, we present a KRS for LOs, which uses a conventional clustering technique, namely K-means, aimed at finding similar LOs and delivering resources adapted to a specific student. Obtained promising results show that proposed KRS is able to both retrieve relevant LO and improve the recommendation precision

Recommendation of Customized Learning Strategies Based on the CHAEA Test

Generally, the educational strategies that apply to a group of students are the same, without addressing the fact that all students learn and process information differently. As an alternative to this situation, this article presents a proposal aimed at defining various activities that support pedagogical strategies and attend to the specific characteristics of students, especially learning style. A content-based recommendation system was implemented that, based on the student's learning style obtained through CHAEA, determines and recommends activities according to the strategies that best fit the student's profile. The proposal was validated in two (2) university institutions in Colombia and in dissimilar subjects; The results are promising and can be applied in different courses and in virtual, blended and classroom environments.Generally, the educational strategies that apply to a group of students are the same, without addressing the fact that all students learn and process information differently. As an alternative to this situation, this article presents a proposal aimed at defining various activities that support pedagogical strategies and attend to the specific characteristics of students, especially learning style. A content-based recommendation system was implemented that, based on the student's learning style obtained through CHAEA, determines and recommends activities according to the strategies that best fit the student's profile. The proposal was validated in two (2) university institutions in Colombia and in dissimilar subjects; The results are promising and can be applied in different courses and in virtual, blended and classroom environments

Informática en la Educación

En la actualidad, las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) están presentes en todos los campos de nuestra sociedad, y la educación no es la excepción. Estas se convierten en una exigencia permanente para apoyar los procesos de enseñanza-aprendizaje, permitiendo que los estudiantes utilicen los métodos más adecuados a su necesidades y preferencias para aprender y acceder a contenidos disponibles en cualquier lugar. Además, con la llegada de la tecnología, las barreras de espacio y tiempo pueden ser enfrentadas, permitiendo que las necesidades de formación y aprendizaje estén al alcance de las personas, sin las limitaciones físicas. Asimismo, si se aprovecha esta potencialidad para ambientes inclusivos, la exclusión puede ser atacada por diferentes factores.En la actualidad, las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) están presentes en todos los campos de nuestra sociedad, y la educación no es la excepción. Estas se convierten en una exigencia permanente para apoyar los procesos de enseñanza-aprendizaje, permitiendo que los estudiantes utilicen los métodos más adecuados a su necesidades y preferencias para aprender y acceder a contenidos disponibles en cualquier lugar. Además, con la llegada de la tecnología, las barreras de espacio y tiempo pueden ser enfrentadas, permitiendo que las necesidades de formación y aprendizaje estén al alcance de las personas, sin las limitaciones físicas. Asimismo, si se aprovecha esta potencialidad para ambientes inclusivos, la exclusión puede ser atacada por diferentes factores

Recommendation of Customized Learning Strategies Based on the CHAEA Test

Generally, the educational strategies that apply to a group of students are the same, without addressing the fact that all students learn and process information differently. As an alternative to this situation, this article presents a proposal aimed at defining various activities that support pedagogical strategies and attend to the specific characteristics of students, especially learning style. A content-based recommendation system was implemented that, based on the student's learning style obtained through CHAEA, determines and recommends activities according to the strategies that best fit the student's profile. The proposal was validated in two (2) university institutions in Colombia and in dissimilar subjects; The results are promising and can be applied in different courses and in virtual, blended and classroom environments.Generally, the educational strategies that apply to a group of students are the same, without addressing the fact that all students learn and process information differently. As an alternative to this situation, this article presents a proposal aimed at defining various activities that support pedagogical strategies and attend to the specific characteristics of students, especially learning style. A content-based recommendation system was implemented that, based on the student's learning style obtained through CHAEA, determines and recommends activities according to the strategies that best fit the student's profile. The proposal was validated in two (2) university institutions in Colombia and in dissimilar subjects; The results are promising and can be applied in different courses and in virtual, blended and classroom environments

Recommendation of Customized Learning Strategies Based on the CHAEA Test

Generally, the educational strategies that apply to a group of students are the same, without addressing the fact that all students learn and process information differently. As an alternative to this situation, this article presents a proposal aimed at defining various activities that support pedagogical strategies and attend to the specific characteristics of students, especially learning style. A content-based recommendation system was implemented that, based on the student's learning style obtained through CHAEA, determines and recommends activities according to the strategies that best fit the student's profile. The proposal was validated in two (2) university institutions in Colombia and in dissimilar subjects; The results are promising and can be applied in different courses and in virtual, blended and classroom environments.Generally, the educational strategies that apply to a group of students are the same, without addressing the fact that all students learn and process information differently. As an alternative to this situation, this article presents a proposal aimed at defining various activities that support pedagogical strategies and attend to the specific characteristics of students, especially learning style. A content-based recommendation system was implemented that, based on the student's learning style obtained through CHAEA, determines and recommends activities according to the strategies that best fit the student's profile. The proposal was validated in two (2) university institutions in Colombia and in dissimilar subjects; The results are promising and can be applied in different courses and in virtual, blended and classroom environments

Interfaces adaptativas personalizadas para brindar recomendaciones en repositorios de objetos de aprendizaje

Context: There are many repositories that allow searching and retrieving learning objects, so a lot of learning resources can be accessed. However, it is required to improve the presentation and visualization of those learning resources considering the student’s preferences, needs, and cognitive features.Method: The aim of this paper is to incorporate a customized interface with an adaptive multi-agent system for learning objects recommendation from local and remote repositories based on the student’s cognitive profile.Results: The prototype validation was made through a case study in which the interface has adapted not only the presentation but the visualization of learning objects taking into account the student’s preferences, needs and cognitive features.Conclusions: We can conclude that personalized adaptive interfaces demonstrate their efficacy and represent a great contribution to e-learning environments since they modify in real time the visualization and presentation of educational resources using the student’s cognitive profile.Contexto: existen muchos repositorios de recursos educativos que permiten buscar y recuperar objetos de aprendizaje, de esta forma se puede tener acceso a millones de recursos educativos; sin embargo, se requiere mejorar la presentación, visualización y satisfacción de uso de dichos objetos de aprendizaje, teniendo en cuenta las preferencias y necesidades de los estudiantes.Método: el objetivo de este artículo es incorporar una interfaz adaptativa personalizada a un sistema multiagente con el fin de recomendar objetos de aprendizaje, desde repositorios locales y remotos utilizando el perfil cognitivo de los estudiantes.Resultados: la validación del prototipo se realizó a través de un caso de estudio en el cual la interfaz adaptó tanto la presentación como la visualización de los objetos de aprendizaje a través de las preferencias, necesidades y características de los estudiantes.Conclusiones: se puede concluir que las interfaces adaptativas personalizadas demuestran su eficacia y representan entonces un gran aporte en los entornos de e-learning, debido a que modifican en tiempo real la visualización y la presentación, teniendo en cuenta el perfil cognitivo del aprendiz

La Imagen y la Narrativa como Herramienta y Estrategia de Intervención Psicosocial en Escenarios de Violencia. Departamento del Valle del Cauca.

Desde los enfoques narrativos del Diplomado de profundización y acompañamiento psicosocial de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD, como grupo presentamos este documento, correspondiente al análisis de La imagen y la narrativa como herramienta y estrategia de intervención psicosocial en escenarios de violencia. Departamento del Valle del Cauca, y la reflexión en torno al caso Peñas coloradas como representación de uno de los muchos casos de violencia de miembros de la fuerza pública contra las comunidades, presentaremos propuestas para su abordaje psicosocial desde el enfoque narrativo y el análisis del relato para identificar recursos de afrontamiento psicosocial al sufrimiento por violencia, y estrategias que faciliten su potenciación como comunidad.From the narrative approaches of the Diploma of deepening and psychosocial accompaniment of the National Open and Distance University UNAD, as group we present this document, corresponding to the analysis of The image and the narrative as a tool and strategy for psychosocial intervention in scenes of violence. Department of Valle del Cauca, and the reflection on the Peñas coloradas case as a representation of one of the many cases of violence by members of the public force against the communities, we will present proposals for its psychosocial approach from the narrative approach and the analysis of the story to identify resources for psychosocial coping with suffering from violence, and strategies that facilitate its empowerment as a community

Aplicación web para el análisis de emociones y atención de estudiantes

Analyzing and monitoring students’ attention level in virtual environments allows teachers to take actions to improve teaching-learning processes. This study introduces the integration of two models, one for emotion recognition and one for attention analysis, both of them aimed at monitoring the interactions of students in virtual environments. Such integration was completed on a web platform employing the Flask framework, where the artificial intelligence models used to analyze the interaction can be executed. The results obtained show that teachers, as knowledge mediators, can use the platform to understand the behavior of the students in synchronous and asynchronous virtual environments and take actions to improve learning experiences. The results also highlight the advantages of employing the Model-View-Controller (MVC) pattern in web applications, using and integrating artificial intelligence techniques through the Flask framework.El análisis de emociones y el monitoreo del nivel de atención de los estudiantes en entornos virtuales permite a los docentes tomar acciones para mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje. Por esta razón, este trabajo presenta la integración de dos modelos: uno para el reconocimiento de emociones y otro para el análisis de atención, ambos con el objetivo de hacer monitoreo durante la interacción de un estudiante en entornos virtuales. Dicha integración se realiza en una plataforma web desarrollada en el entorno flask, en la que se pueden ejecutar los modelos de inteligencia artificial utilizados para la interacción. Los resultados obtenidos muestran que la plataforma podría ser utilizada por docentes como mediadores del conocimiento, para entender el comportamiento de los estudiantes en entornos virtuales tanto síncronos como asíncronos, y para tomar acciones que mejoren la experiencia de aprendizaje. Como ventaja adicional, los resultados aquí mostrados resaltan las ventajas que trae utilizar el Modelo Vista Controlador (MVC) en aplicaciones web, empleando e integrando técnicas de inteligencia artificial a través del framework Flask

APLICACIÓN WEB PARA LA IDENTIFICACIÓN AUTOMÁTICA DEL USO DEL TAPABOCAS

Junto con el lavado de manos y el distanciamiento social, el uso de máscaras faciales (tapabocas) es una de las medidas de bioseguridad para prevenir la transmisión de enfermedades respiratorias como el covid-19. En este artículo proponemos la identificación automática del uso del tapabocas, con el objetivo de realizar alarmas del mal uso y el no uso del tapabocas. Este trabajo puede ser utilizado en lugares de acceso a personas donde el uso del tapabocas debe ser obligatorio. Se construyó una base de datos de imágenes con personas haciendo uso correcto del tapabocas (clase OK), mal uso del tapabocas ( clase BAD) y sin tapabocas (clase No-Mask). La base de datos fue construida por los estudiantes del semillero en inteligencia artificial del ITM. Para entrenar el modelo se implementó una red neural con arquitectura triplet, en la cual, después de normalizar cada imagen y transformarla en una de menor dimensión, se toma una imagen objetivo, llamado anchor, en este caso una de nuestras clases definidas, un ejemplo positivo (de la misma clase del anchor) y dos ejemplos negativos (de diferente clase del anchor, una por cada clase diferente). Con estas muestras se calcula la distancia entre el anchor y los ejemplos positivo y negativos. La distancia será grande entre el anchor y los ejemplos negativos y pequeña con el ejemplo positivo. Los ejemplos positivos y negativos se seleccionaron aleatoriamente. Los resultados son promisorios y se se hace una buena clasificación al llegar una muestra nueva