A general framework for intelligent recommender systems

AbstractIn this paper, we propose a general framework for an intelligent recommender system that extends the concept of a knowledge-based recommender system. The intelligent recommender system exploits knowledge, learns, discovers new information, infers preferences and criticisms, among other things. For that, the framework of an intelligent recommender system is defined by the following components: knowledge representation paradigm, learning methods, and reasoning mechanisms. Additionally, it has five knowledge models about the different aspects that we can consider during a recommendation: users, items, domain, context and criticisms. The mix of the components exploits the knowledge, updates it and infers, among other things. In this work, we implement one intelligent recommender system based on this framework, using Fuzzy Cognitive Maps (FCMs). Next, we test the performance of the intelligent recommender system with specialized criteria linked to the utilization of the knowledge in order to test the versatility and performance of the framework

A comprehensive view of recommendation methods based on probabilistic techniques

Esta investigación tiene como objetivo utilizar un método de recomendación hibrido basado en técnicas probabilísticas y de modelado de tópicos que brinde al usuario recomendaciones más ajustadas frente a los modelos de recomendación tradicionales. Este artículo presenta una revisión comprensiva de los métodos de recomendación para sistemas basado en contenido y filtrado colaborativo. Entre los métodos analizados están las Matrices de Factorización Probabilística y el método de Asignación Latente de Dirichlet. La revisión de la literatura entorno a estos modelos se centra en la identificación de problemas y cuestiones abiertas que pueden ser abarcadas para futuras investigaciones. Se analiza el funcionamiento de algunos modelos de recomendación que integran técnicas de factores latentes y de modelado de tópicos, que serán de base para comparar los resultados obtenidos con el modelo híbrido.This research aims to use a hybrid recommendation method based on probabilistic techniques and topics modeling that provide recommendations most close fitting the user compared to other traditional recommendation models. We carry out a comprehensive review of the recommended methods for content-based systems and collaborative filtering, mainly in the domain of recommending movies. The methods discussed are the matrix factorization and Latent Dirichlet Allocation method. The literature review around these models focuses on identifying problems and open issues that may be covered for future researches. Also, we analyzed the recommendation models that integrant latent factor methods and topics modeling, which will be used to compare results obtained with the hybrid mode

MOOCs and personalized massification

Se vive una transformación acelerada en la educación superior impulsada por el desarrollo tecnológico, nos encaminamos a una globalización de la universidad en la que la masificación vista en los cursos masivos abiertos en línea (MOOC por sus siglas en ingles) ha encontrado alternativas para el soporte académico a través de la tutoría de pares y la tutoría del profesor. Un área que permitirá en un futuro cercano fortalecer y ampliar las posibilidades tutoriales es un campo de la inteligencia artificial que ha experimentado desarrollos importantes en los últimos años; este campo se denomina sistemas recomendadores y en la actualidad se pueden encontrar experiencias importantes en las que, sin importar la cantidad de estudiantes, se atiende y apoyan los procesos de aprendizaje. Este artículo plantea algunas reflexiones acerca del potencial de la inteligencia artificial y su papel en el desarrollo de los MOOC.Higher education is experiencing a rapid transformation driven by technological development, we headed to a globalization of university in which massification in the Massive Open Courses (MOOC) has found alternatives for academic support through the peer mentoring and teacher's tutoring. One area that will be able to strengthen and expand the tutorials possibilities in a near future is a field of artificial intelligence which has experienced significant developments in recent years; this field is called recommender systems and nowadays you can find important experiences in which, regardless of the number of students, learning processes are served and supported. This article reflects on the potential of artificial intelligence and its role in the development of MOOCs.Grupo FORCE (HUM-386). Departamento de Didáctica y Organización Escolar de la Universidad de Granada

Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la identificación de patrones de interacción en una experiencia virtual de aprendizaje

El uso de sistemas recomendadores en entornos virtuales de aprendizaje se está convirtiendo en una alternativa para brindar una adaptación personalizada a los estudiantes dentro de su proceso de formación. Los datos de interacción que proporcionan estos entornos posibilitan encontrar indicadores que con la aplicación de técnicas de aprendizaje automático se pueda identificar información relevante que ayuden a mejorar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes. En esta investigación se ha aplicado técnicas de aprendizaje no supervisado para la identificación de patrones comunes de interacción con los foros disponibles en un curso virtual de la plataforma OpenACS/dotLRN, que pueden servir de base para la definición de recomendaciones

Una comprensiva revisión de los métodos de recomendación basados en técnicas probabilísticas

Esta investigación tiene como objetivo utilizar un método de recomendación hibrido basado en técnicas probabilísticas y de modelado de tópicos que brinde al usuario recomendaciones más ajustadas frente a los modelos de recomendación tradicionales. Este artículo presenta una revisión comprensiva de los métodos de recomendación para sistemas basado en contenido y filtrado colaborativo. Entre los métodos analizados están las Matrices de Factorización Probabilística y el método de Asignación Latente de Dirichlet. La revisión de la literatura entorno a estos modelos se centra en la identificación de problemas y cuestiones abiertas que pueden ser abarcadas para futuras investigaciones. Se analiza el funcionamiento de algunos modelos de recomendación que integran técnicas de factores latentes y de modelado de tópicos, que serán de base para comparar los resultados obtenidos con el modelo híbrido

Profesorado : revista de curriculum y formación del profesorado

Resumen basado en el de la publicaciónMonográfico con el título: “Los MOOC y la educación superior : la expansión del conocimiento”Se plantean algunas reflexiones acerca del potencial de la inteligencia artificial y su papel en el desarrollo de los MOOC. La transformación acelerada en la educación superior está impulsada por el desarrollo tecnológico. La universidad se globaliza y la masificación mediante cursos masivos abiertos en línea (MOOC) ha encontrado alternativas para el soporte académico a través de la tutoría de pares y la tutoría del profesor. Un área que permitirá fortalecer y ampliar las posibilidades tutoriales es un campo de la inteligencia artificial denominado sistemas recomendadores. Se pueden encontrar experiencias importantes en las que, sin importar la cantidad de estudiantes, se atiende y apoyan los procesos de aprendizaje.ES

Los MOOC y la masificación personalizada

Profesorado. Revista de Currículum y Formación de Profesorado, vol. 18, núm. 1, pp. 63-72Se vive una transformación acelerada en la educación superior impulsada por el desarrollo tecnológico, nos encaminamos a una globalización de la universidad en la que la masificación vista en los cursos masivos abiertos en línea (MOOC por sus siglas en ingles) ha encontrado alternativas para el soporte académico a través de la tutoría de pares y la tutoría del profesor. Un área que permitirá en un futuro cercano fortalecer y ampliar las posibilidades tutoriales es un campo de la inteligencia artificial que ha experimentado desarrollos importantes en los últimos años; este campo se denomina sistemas recomendadores y en la actualidad se pueden encontrar experiencias importantes en las que, sin importar la cantidad de estudiantes, se atiende y apoyan los procesos de aprendizaje. Este artículo plantea algunas reflexiones acerca del potencial de la inteligencia artificial y su papel en el desarrollo de los MOOC

Topic identification from news blog in Spanish language

Currently exist a large amount of news in a digital format that need to be classified or labeled automatically according to their content.  LDA is an unsupervised technique that automatically creates topics based on words in documents. The present work aims to apply LDA in order to analyze and extract topic from digital news in Spanish language. A total of 198 digital news was collected from a university news blog. A data pre-processing and representation in vector spaces was carried out and k values were selected based on coherence metric. A TF_IDF matrix and a combination of unigrams and bigrams produce topics with a variety of terms and topics related to university activities like study programs, research, projects for innovation and social responsibility. Furthermore, with the manual validation process, terms in topics correspond with hashtags written by the communication professionals

RED. Revista de educación a distancia

Resumen basado en el de la publicación.Monográfico con el título: 'Sobre campus virtuales y metodologías docentes (III Jornadas Internacionales de Campus Virtuales)'Se plantea un nuevo modelo de formación utilizando redes sociales inmersas en un ambiente Moodle. La aplicación del concepto de redes sociales da paso al aprendizaje informal dentro del ambiente formal que constituye un curso. El modelo planteado cuenta con dos modalidades, la primera de ellas permite a los estudiantes ingresar libremente comentarios en un curso; en la segunda, los comentarios se ingresan en torno a las orientaciones del docente. En ambos casos la discusión e interacción se ve fortalecida a través de las funcionalidades de diálogo típicas de una red social. El modelo se resume en una herramienta que integra conceptos tradicionales (Moodle) y emergentes como las redes sociales y recursos web 2.0 con una perspectiva sistémica que envuelve al estudiante en una metodología que aprovecha las ventajas del aprendizaje informal en un ambiente formal.ES

Intelligent tutoring Module for a 3Dgame-based science e-learning platform

The three-dimensional (3D) game-based intelligent science tutoring system (GIST) is an e- learning platform for science. The individual complexity of 3D games and conventional intelligent tutoring systems (ITS) results in extra complexities in system design and development of GIST. It is significant to develop practical GIST, not just to seek the powerful ones. The main contribution of this paper is the lightweight modelling of the intelligent tutoring module based on the brief-desire-intention (BDI) framework. The tutoring module, which is implemented by integration of the BDI framework into a game actor, can be able to suggest to each student specific learning tasks based on his/her learning histories. As a study case, algebra-based physics are intentionally chosen as the learning contents in this 3D game-based learning system, since the most of existing 3D game-based learning systems only focused on the qualitative understanding of physical concepts. Our proposed modelling is only based on the BDI reasoning mechanism, so it can be easily extended to obtain practical GIST by using standard game engines