Recomendación de objetos de aprendizaje con base en opiniones escritas por usuarios

Actualmente la cantidad de recursos educativos disponibles en Internet ha crecido hasta límites insospechados, dando lugar al problema de sobrecarga de información. La tarea de buscar recursos que sean relevantes para los usuarios se ha convertido en una tarea tediosa. Con el fin de facilitarles la...

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Autores:: Aciar, Silvana V.
Duque Méndez, Néstor Darío
Aciar, Marianela F.

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2014

Institución:: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB

Repositorio:: Repositorio UNAB

Idioma:: spa

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Los métodos actuales de recomendación necesitan que los usuarios valoren los objetos de aprendizaje, muchos usuarios son reacios a valorarlo de forma explícita y el éxito de las recomendaciones depende de la cantidad de valoraciones obtenidas. Es común que en lugar de completar formularios con valoraciones de dichos objetos, muchos usuarios prefieran usar el lenguaje natural y expresar sus opiniones sobre ellos en forma de texto libre, similar a una conversación con un amigo. En este artículo se presenta un mecanismo que formaliza el proceso de selección y la recuperación de las opiniones textuales sobre objetos de aprendizaje y la utilización de esas opiniones para la recomendación de recursos educativos. Los resultados obtenidos demuestran que los usuarios se sienten más satisfechos con recomendaciones soportadas con base en el juicio de otras personas.Currently the number of educational resources available on the Internet has grown to unsuspected limits, giving rise to the problem of overloading information. The task of finding resources that are relevant to users is It has become a tedious task. In order to make it easier for users and present them with only the resources they need systems are implemented recommenders in the domain of e-learning. Current methods of recommendation need users to value the learning objects, many users are reluctant to value it explicitly and the success of the Recommendations depend on the number of ratings obtained. It is common that instead of completing forms with evaluations of said objects, many users prefer to use natural language and express their opinions about them in the form of free text, similar to a conversation with a friend. In This article presents a mechanism that formalizes the selection process and the recovery of textual opinions about learning objects and the use of these opinions for the recommendation of educational resources. The The results obtained show that users feel more satisfied with recommendations supported based on the judgment of other people.application/pdfspaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABhttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/2487/2124https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/2487Kurilovas, E., Kubilinskiene, S., Dagiene, V. Web 3.0 – Based personalisation of learning objects in virtual learning environments.Computers in Human Behavior 30,654-662. 2014Shaltout, M.S.A.-F.; Bin Salamah, A.I., The Impact of Web 3.0 on E-Learning, e-Learning, Best Practices in Management, Design and Development of e-Courses: Standards of Excellence and Silvana V. Aciar, Nestor D. Duque, Marianela F. Aciar 97 Creativity , 2013 Fourth International Conference on , vol., no., pp.227,232, 7-9 May 2013.Wiley, D. Connecting Learning Objects to Instructional Design Theory: A definition, a metaphor, and a taxonomy, in Instructional Use of Learning Objects, edited by D. A.Wiley, Ed. Association for Instructional Technology, 2002Adomavicius G. and Tuzhilin A. Towards the next generation of recommender systems: a survey of the state-of-the-art and possible extensions. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17(6):739–749, 2005.Cho Y. H., Kim J. K. Application of web usage mining and product taxonomy to collaborative recommendations in e-commerce. Expert Systems with Applications, 26(2):233–246, 2004Sekhavatian, M. Mahdavi (2011) Application of recommender systems on E-learning environment , EDULEARN11 Proceedings, pp. 2679-2687.Gaudioso, E.; Hernandez-del-Olmo, F.; Montero, M. Enhancing ELearning Through Teacher Support: Two Experiences, Education, IEEE Transactions on, On page(s): 109 - 115 Volume: 52, Issue: 1, Feb. 2009Abel, F.; Bittencourt, I.I.; Costa, E.; Henze, N.; Krause, D.; Vassileva, J. Recommendations in Online Discussion Forums for E-Learning Systems, Learning Technologies, IEEE Transactions on, On page(s): 165 - 176 Volume: 3, Issue: 2, April-June 2010Zhuhadar, L.; Romero, E.; Wyatt, R. The Effectiveness of Personalization in Delivering E-learning Classes, Advances in Computer-Human Interactions, 2009. ACHI '09. Second International Conferences on, On page(s): 130 – 135Aciar, Silvana; Aciar, Gabriela. Analyzing user's comments to peer recommendations in virtual communities ICCIDM'2014 Conference. La India. Diciembre, 2014.Salehi, M.; Kmalabadi, I.N. Attribute-based recommender system for learning resource by learner preference tree, Computer and Knowledge Engineering (ICCKE), 2012 2nd International eConference on, On page(s): 133 – 138Rodríguez, P. Duque, N. Ovalle, D. Tabares, V. Modelo multiagente para Recomendación híbrida de objetos de aprendizaje. Revista Virtual de la Universidad Católica del Norte No. 40. 2013Khribi, M.K.; Jemni, M.; Nasraoui, O. Automatic Recommendations for E-Learning Personalization Based on Web Usage Mining Techniques and Information Retrieval, Advanced Learning Technologies, 2008. ICALT '08. Eighth IEEE International Conference on, On page(s): 241 – 245Aciar, S. Valoración de objetos de aprendizaje desde comentarios escritos por usuarios en la web. XX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (Buenos Aires, 2014). 2014.Primo, T.T.; Vicari, R.M.; Bernardi, K.S. User profiles and Learning Objects as ontology individuals to allow reasoning and interoperability in recommender systems, Global Engineering Education Conference (EDUCON), 2012 IEEE, On page(s): 1 – 9.Senecal, S. and Nantel, J.; The influence of online product recommendations on consumers' online choices, Journal of Retailing, 80, Elsevier, pp. 159-169.2004Alvarado, J. and Cuervo, C.. Extracción de Funciones de un Cargo usando Minería de Texto en Correos Electrónicos. Información Tecnológica Vol. 24 Nº 5 – 2013Koukourikos, A., Stoitsis, G., Karampiperis, P. Sentiment Analysis: Atool for Rating Attribution to Content in Recommender Systems. RecSysTEL2012Pang, P. and Lee, L. Opinion mining and sentiment analysis. Now Publishers Inc.Chevalier, J. and Mayzlin, D. The effect of word of mouth on sales: Online book reviews, NBER Working Paper Series, National Bureau of Economic Research, USA. 2003.IMS Global Access For All Digital Resource Description Information Model v3.0 Public Draft v1.0. http:// www.imsglobal.org/ accessibility/afav3p0pd//AfA3p0_DRDinfo Model_v1p0pd.htmlIEEE, 2005, 1484.12.3-2005 IEEE Learning Technology Standard - Extensible Markup Language (XML) Schema Definition Language Binding for Learning Object Metadata, Institute ofDerechos de autor 2014 Revista Colombiana de Computaciónhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Revista Colombiana de Computación; Vol. 15 Núm. 2 (2014): Revista Colombiana de Computación; 81-99Innovaciones tecnológicasCiencia de los computadoresDesarrollo de tecnologíaIngeniería de sistemasInvestigacionesTecnologías de la información y las comunicacionesTIC´sTechnological innovationsComputer scienceTechnology developmentSystems engineeringInvestigationsInformation and communication technologiesICT'sLearning objectsUser reviewsText miningOntologiesRecommender systemsInnovaciones tecnológicasDesarrollo tecnológicoInvestigacionesCiencias de la computaciónIngeniería de sistemasTecnologías de la información y comunicaciónSistemas de recomendaciónObjetos de aprendizajeOpiniones de usuariosMinería de textoOntologíasRecomendación de objetos de aprendizaje con base en opiniones escritas por usuariosRecommendation of learning objects based on opinions written by usersinfo:eu-repo/semantics/articleArtículohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/redcol/resource_type/CJournalArticlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINAL2014_Articulo_Recomendacion de objetos de aprendizaje con base en opiniones escritas por usuarios.pdf2014_Articulo_Recomendacion de objetos de aprendizaje con base en opiniones escritas por usuarios.pdfArtículoapplication/pdf1720813https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/8892/1/2014_Articulo_Recomendacion%20de%20objetos%20de%20aprendizaje%20con%20base%20en%20opiniones%20escritas%20por%20usuarios.pdfab7ba222d4c2d7365f593e6c53bcd408MD51open accessTHUMBNAIL2014_Articulo_Recomendacion de objetos de aprendizaje con base en opiniones escritas por usuarios.pdf.jpg2014_Articulo_Recomendacion de objetos de aprendizaje con base en opiniones escritas por usuarios.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8741https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/8892/2/2014_Articulo_Recomendacion%20de%20objetos%20de%20aprendizaje%20con%20base%20en%20opiniones%20escritas%20por%20usuarios.pdf.jpgc4c77bed8149a064bb386fb244f130bfMD52open access20.500.12749/8892oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/88922022-12-14 16:13:37.159open accessRepositorio Institucional \| Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.co

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