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Sistemas de recomendación en educación: una reseña de los mecanismos de recomendación en entornos de aprendizaje virtual (E-learning)

Recommendation Systems in Education: A review of Recommendation Mechanisms in E-learning Environments

dc.contributor.authorOtero Cano, Paola Andrea
dc.contributor.authorPedraza Alarcón, Edgar Camilo
dc.date.accessioned2021-10-05T20:20:06Z
dc.date.available2021-10-05T20:20:06Z
dc.date.created2020-07-14
dc.identifier.issn1692-3324
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11407/6555
dc.descriptionRecientemente, han emergido nuevas tendencias y metodologías que han favorecido enormemente al sector educativo. El e-learning como alternativa a los procesos de enseñanza y aprendizaje regulares ha transformado las dinámicas educativas debido a la inclusión de los MOOC, entornos personales de aprendizaje, permitiendo que el proceso educativo sea llevado a cabo en un nivel personalizado en donde el foco esté puesto en los estilos de aprendizaje y el perfil del estudiante. Este artículo presenta una revisión de trabajos actuales alrededor de mecanismos de aprendizaje de máquina para hacer recomendaciones en el entorno educativo, en donde se encuentra que, aparte del descubrimiento del estilo de aprendizaje del estudiante, es importante conocer su nivel de conocimiento y su velocidad de aprendizaje, así como las herramientas usadas por el estudiante para llevar a cabo sus estudios. Finalmente, se hace énfasis en la oportunidad de implementar y seguir investigando estas cuestiones en Colombia.
dc.descriptionIn recent years, new trends and methodologies have emerged that greatly favor the education sector. E-learning as an alternative to regular teaching and learning processes has transformed the educational dynamics thanks to the inclusion of MOOCs, personal learning environments, allowing the educational process to be carried out at a personalized level where the focus is on learning styles and the profile of the student. This article presents a review of current works around machine learning mechanisms to make recommendations in the educational environment, where it is found that besides the discovery of the student's learning style, it is important to know their level of knowledge and learning speed, in addition to the tools used by the student to carry out their studies. Finally, the opportunity for implementation and research of these issues in Colombia is highlighted.
dc.formatPDF
dc.format.extentp. 147-158
dc.format.mediumElectrónico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversidad de Medellín
dc.relation.ispartofseriesRevista Ingenierías Universidad de Medellín; Vol. 20 Núm. 38 (2021)
dc.relation.haspartRevista Ingenierías Universidad de Medellín; Vol. 20 Núm. 38 enero-junio 2021
dc.relation.urihttps://revistas.udem.edu.co/index.php/ingenierias/article/view/2914
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.sourceRevista Ingenierías Universidad de Medellín; Vol. 20 Núm. 38 (2021): enero-junio; 147-158
dc.subjectEducación
dc.subjectAprendizaje virtual
dc.subjectEntornos
dc.subjectEstilos de aprendizaje
dc.subjectAprendizaje de máquina
dc.subjectMOOC
dc.subjectEducation
dc.subjectE-learning
dc.subjectEnvironments
dc.subjectLearning styles
dc.subjectMachine learning
dc.subjectMOOC
dc.titleSistemas de recomendación en educación: una reseña de los mecanismos de recomendación en entornos de aprendizaje virtual (E-learning)
dc.titleRecommendation Systems in Education: A review of Recommendation Mechanisms in E-learning Environments
dc.typeArticle
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.22395/v20n38a9
dc.relation.citationvolume20
dc.relation.citationissue38
dc.relation.citationstartpage147
dc.relation.citationendpage158
dc.audienceComunidad Universidad de Medellín
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías
dc.coverageLat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degreesLong: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees
dc.publisher.placeMedellín
dc.relation.references"M. S. Ramírez-Montoya and F. J. García-Peñalvo, ""Presentación. La integración efectiva del dispositivo móvil en la educación y en el aprendizaje,"" RIED. Rev. Iberoam. Educ. a Distancia, vol. 20, 2, p. 29, 2017. DOI: http://dx.doi.org/10.6018/red/52/1
dc.relation.referencesR. Avello Martínez and J. M. Duart, ""Nuevas tendencias de aprendizaje colaborativo en e-learning: Claves para su implementación efectiva,"" Estud. pedagógicos, vol. 42, 1, pp. 271-282, 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07052016000100017
dc.relation.referencesK. Schwab, ""El surgimiento de nuevas tecnologías - Archivo Digital de Noticias de Colombia y el Mundo desde 1.990 - eltiempo.com,"" 2016. [Online]. Available: https://www.eltiempo.com/archivo/documento/CMS-16759801. [Accessed: 22-Feb-2019].
dc.relation.referencesY. Ramírez León, ""Presentación de contenidos en entornos educativos virtuales basada en la adaptación a los estilos de aprendizaje,"" Etic@Net, vol. 11, 1695-324X, pp. 306-321, 2011.
dc.relation.referencesM. I. Jordan and T. M. Mitchell, ""Machine learning: Trends, perspectives, and prospects.,"" Science, vol. 349, 6245, pp. 255-60, 2015. DOI: 10.1126/science.aaa8415
dc.relation.referencesV. Sanchez-anguix, R. Chalumuri, and V. Julian, ""A multi-objective evolutionary proposal for matching students to supervisors,"" vol. 800, pp. 94-102, 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-94649-8_12
dc.relation.referencesS. K. Howard, J. Ma, and J. Yang, ""Student rules: Exploring patterns of students' computerefficacy and engagement with digital technologies in learning,"" Comput. Educ., vol. 101, pp. 29-42, 2016. DOI: 10.1016/j.compedu.2016.05.008
dc.relation.referencesC. K. Pereira, F. Campos, V. Ströele, J. M. N. David, and R. Braga, ""BROAD-RSI - educationalrecommendersystemusing social networksinteractions and linked data,"" J. Internet Serv. Appl., vol. 9, 1, 2018. DOI: https://doi.org/10.1186/s13174-018-0076-5
dc.relation.referencesM. Birjali, A. Beni-Hssane, and M. Erritali, ""A novel adaptive e-learning model based on Big Data by using competence-based knowledge and social learner activities,"" Appl. SoftComput. J., vol. 69, pp. 14-32, 2018. DOI: 10.1016/j.asoc.2018.04.030
dc.relation.referencesM. Tahmasebi, F. FotouhiGhazvini, and M. Esmaeili, ""Implementation and Evaluation of a Resource-Based Learning Recommender Based on Learning Style and Web Page Features,"" J. Web Eng., vol. 17, 4, pp. 284-304, 2018.
dc.relation.referencesV. Bradac and B. Walek, ""A comprehensive adaptive system for e-learning of foreign languages,"" ExpertSyst. Appl., vol. 90, pp. 414-426, Dec. 2017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.08.019
dc.relation.referencesP. K. Udupi, P. Malali, and H. Noronha, ""Big data integration for transition from e-learning to smart learning framework,"" 2016 3rd MEC Int. Conf. Big Data Smart City, 2016.
dc.relation.referencesN. D. H. Cuong, N. Arch-Int, and S. Arch-Int, ""FUSE: A Fuzzy-Semantic Framework for Personalizing Learning Recommendations,"" Int. J. Inf. Technol. Decis. Mak., vol. 17, 04, pp. 1173-1201, 2018. DOI: https://doi.org/10.1142/S0219622018500220
dc.relation.referencesK. Takaoka, K. Yamazaki, E. Sakurai, K. Yamashita, and Y. Motomura, ""Development of an integrated AI platform and an ecosystem for daily life, business and social problems,"" Adv. Intell. Syst. Comput., vol. 787, pp. 300-309, 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-94229-2_29
dc.relation.referencesV. Kant, T. Jhalani, and P. Dwivedi, ""Enhanced multi-criteria recommender system based on fuzzy Bayesian approach,"" Multimed. Tools Appl., vol. 77, no. 10, pp. 12935-12953, 2018. DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-017-4924-2
dc.relation.referencesM. B. Lopez, A. J. H. Montes, R. V. Ramirez, and G. A. Hernandez, ""EmoRemSys: Sistema de recomendación de recursos educativos basado en detección de emociones,"" RISTI - Rev. Ibérica Sist. e Tecnol. Informação, 17, Mar. 2016. DOI: 10.17013/RISTI.17.80-95
dc.relation.referencesB. D. Nye, ""Intelligent tutoring systems by and for the developing world: A review of trends and approaches for educational technology in a global context,"" Int. J. Artif. Intell. Educ., vol. 25, 2, pp. 177-203, 2015. DOI: https://doi.org/10.1007/s40593-014-0028-6
dc.relation.referencesA. Kla?nja-Mili?evi?, M. Ivanovi?, B. Vesin, and Z. Budimac, ""Enhancing e-learning systems with personalized recommendation based on collaborative tagging techniques,"" Appl. Intell., vol. 48, 6, pp. 1519-1535, 2018. DOI: https://doi.org/10.1007/s10489-017-1051-8
dc.relation.referencesE. R. Núñez-Valdez, D. Quintana, R. González Crespo, P. Isasi, and E. Herrera-Viedma, ""Arecommender system based on implicit feedback for selective dissemination of e-books,"" Inf. Sci. (Ny)., vol. 467, pp. 87-98, 2018. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.07.068
dc.relation.referencesL. X. Li, S. Soraya, and A. Rahman, ""Students' learning style detection using tree augmented naïve Bayes Subject Category: Subject Areas :,"" R. Soc. Open Sci., 2018. DOI: 10.1098/rsos.172108
dc.relation.referencesM. W. Rodrigues, S. Isotani, and L. E. Zárate, ""Educational Data Mining: A review of evaluation process in the e-learning,"" Telemat. Informatics, vol. 35, 6, pp. 1701-1717, 2018. DOI: 10.1016/j.tele.2018.04.015
dc.relation.referencesS. KumarBasak, M. Wotto, and P. Bélanger, ""E-learning, M-learning and D-learning: Conceptual definition and comparative analysis,"" E-Learning Digit. Media, vol. 15, 4, pp. 191-216, 2018. DOI: 10.1177/2042753018785180
dc.relation.referencesS. Assami, N. Daoudi, and R. Ajhoun, ""Personalization criteria for enhancing learner engagement in MOOC platforms,"" IEEE Glob. Eng. Educ. Conf. EDUCON, vol. 2018-April, pp. 1265-1272, 2018. DOI: 10.1109/EDUCON.2018.8363375
dc.relation.referencesO. M. Spositto, M. E. Etcheverry, H. L. Ryckeboer, and J. Bossero, ""Aplicación de técnicas de minería de datos para la evaluación del rendimiento académico y la deserción estudiantil,"" 2008.
dc.relation.referencesJ. Sujatha and S. P. Rajagopalan, ""Performance evaluation of machine learning algorithms in the classification of Parkinson disease using voice attributes,"" Int. J. Appl. Eng. Res., vol. 12, 21, pp. 10669-10675, 2017.
dc.relation.referencesA. E. S. Carvalho Brito et al., 15th European Concurrent Engineering Conference 2008, ECEC '2008 [and] 5th Future Business Technology Conference, FUBUTEC '2008 : April 9-11, 2008, Porto, Portugal. Eurosis-Eti, 2008."
dc.rights.creativecommonsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
dc.identifier.eissn2248-4094
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.localArtículo científico
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dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad de Medellín
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.udem.edu.co/
dc.identifier.instnameinstname:Universidad de Medellín


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