Validación de un sistema inteligente de recomendación híbrida en federaciones de repositorios de Objetos de Aprendizaje

Autores

  • Paula Rodríguez Universidad Nacional de Colombia
  • Néstor Duque Méndez Universidad Nacional de Colombia
  • Demetrio Ovalle Universidad Nacional de Colombia
  • Valentina Tabares Universidad Nacional de Colombia

DOI:

https://doi.org/10.22456/1679-1916.44362

Palavras-chave:

Federación de repositorios de objetos de aprendizaje, MAE, medida de precisión, relevancia, repositorios de objetos de aprendizaje, sistemas de recomendación

Resumo

En la actualidad los objetos de aprendizaje OA, que son recursos educativos cuya
característica distintiva son los metadatos descriptivos, han tomado gran importancia para apoyar los procesos de enseñanza aprendizaje de estudiantes que cada día tienen acceso a más información; la dificultad al recuperar los OA se encuentra al especificar las palabras o cadena de consulta, para hacer las búsquedas y encontrar un recurso que se adapte a lo que se quiere encontrar y a sus características específicas. Es allí donde surgen los sistemas de recomendación, como apoyo a los usuarios a encontrar OA relevantes, en este artículo se realizan pruebas de funcionamiento de un sistema de recomendación híbrido aplicado a diferentes repositorios de OA y federaciones de repositorios, con el fin de validar su uso y pertinencia al momento de acceder a un recurso educativo.

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Publicado

2013-12-28

Como Citar

RODRÍGUEZ, Paula; DUQUE MÉNDEZ, Néstor; OVALLE, Demetrio; TABARES, Valentina. Validación de un sistema inteligente de recomendación híbrida en federaciones de repositorios de Objetos de Aprendizaje. RENOTE, Porto Alegre, v. 11, n. 3, 2013. DOI: 10.22456/1679-1916.44362. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/44362. Acesso em: 18 ago. 2026.

Edição

v. 11 n. 3 (2013): Edição regular

Seção

Artigos

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