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

Abstract

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 tarea a los usuarios y presentarles solo los recursos que ellos necesitan se implementan los sistemas recomendadores en el dominio de e-learning. 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.