Diseño de un sistema recomendador híbrido de objetos de aprendizaje

Abstract

El proceso de planeación o diseño de un curso se basa en gran medida en la selección de las actividades que están sujetas al criterio o conocimiento del docente; del mismo modo que dada la cantidad de recursos disponibles para un tema específico es muy grande y solo puede restringirse por el criterio del experto en la materia. El Sistema Recomendador Híbrido de Objetos de Aprendizaje busca sugerir recursos de aprendizaje disponibles en distintos repositorios en la nube para un profesor a partir de los contenidos del Diseño Instruccional (DI) de su curso. Para esto, el sistema selecciona los descriptores textuales de los contenidos e intenta extraer las palabras clave que describen a cada actividad del DI de forma automática. Seguidamente, realiza búsquedas parciales con estos descriptores en una serie de repositorios y prioriza los metadatos de los Objetos de Aprendizaje (OA) recuperados de acuerdo con la afinidad que presenten con respecto a la descripción de las actividades de un curso. De este modo, se le presentan al profesor solo aquellos ítems que cuenten con mayor afinidad en cuanto a los contenidos que describen una actividad mediante una interfaz gráfica unificada. Así, se aprovechan los OA creados por otros profesionales en la materia y se reduce la cantidad de recursos que debe revisar un profesor para elegir entre aquellos que le podrían interesar para utilizarlos en su lección.