标题：APLICACIÓN DE MÉTODOS DE DISEÑO CENTRADO EN EL USUARIO Y MINERÍA DE DATOS PARA DEFINIR RECOMENDACIONES QUE PROMUEVAN EL USO DEL FORO EN UNA EXPERIENCIA VIRTUAL DE APRENDIZAJE
期刊名称：RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia
印刷版ISSN：1138-2783
电子版ISSN：1390-3306
出版年度：2010
卷号：13
期号：2
页码：237-264
语种：Spanish
出版社：Asociación Iberoamericana de Educación Superior a Distancia
摘要：La adopción de sistemas recomendadores en ambientes virtuales de aprendizaje se está convirtiendo en una alternativa; para lograr la adaptación automática requerida, para atender las necesidades de aprendizaje de los estudiantes. Con los datos de interacción, que proveen estos ambientes es posible encontrar indicadores que con la aplicación de técnicas de minería de datos y aprendizaje automático se pueda identificar información relevante, para la definición de recomendaciones. En esta investigación, hemos aplicado técnicas de aprendizaje no supervisado, para la identificación de patrones comunes de interacción con los foros disponibles en un curso de la plataforma OpenACS/dotLRN. Esto facilitará la definición de recomendaciones que ayuden a mejorar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes.
其他摘要：Recommender systems in learning virtual environments are increasingly becoming a feasible approach to provide the adaptive support required to attend students’ learning needs. With interaction data obtained from these virtual environments, it is possible to find indicators where data mining and machine learning techniques can be applied to identify relevant information that allows for the definition of recommenders. In this research we have applied unsupervised learning techniques to identify common interaction patterns with available forums in the OpenACS/dotLRN platform course. In this way, it will allow to define recommendations which help to improve the lear ning experience of students.
关键词：sistemas adaptativos de educación; OpenACS/dotLRN; modelado de usuario; minería de datos y aprendizaje automático; técnicas de agrupamiento automático (del inglés “clustering”); recomendaciones;adaptive systems in education; OpenACS/dotLRN; user modelling; data mining and machine learning techniques; clustering techniques; recommendations
