Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.uci.cu/jspui/handle/123456789/10743
Título : Mecanismo de recomendación automática de ejercicios mediante métricas de pertinencia en plataformas virtuales de aprendizaje
Otros títulos : Mechanism for automatic recommendation of exercises through relevance metrics in virtual learning platforms
Autor : González Herrera, Carlos Yordan
Rivera Abreu, Julio Luis
Palabras clave : EJERCICIO;MECANISMO;PLATAFORMA VIRTUAL DE APREDIZAJE;RECOMENDACION AUTOMATICA
Fecha de publicación : 27-dic-2023
Editorial : Ediciones Futuro
Resumen : Las Tecnologías para Aprendizaje y el Conocimiento han propiciado el avance de la educación hacia la virtualidad. La Universidad de las Ciencias Informáticas, como centro de estudios superiores, tiene la premisa de vincular estas tecnologías en el proceso docente educativo. Como apoyo al proceso de enseñanza aprendizaje de la asignatura Sistemas de Bases de Datos I, de la carrera Ingeniería en Ciencias Informáticas, se desarrolló la plataforma virtual RDB-Learning. Esta propicia la ejercitación fuera de las aulas, sin embargo, cuando los estudiantes realizan ejercicios de manera autodidacta, no cuentan con una guía que les permita seleccionar los que más se ajusten a sus necesidades, según las habilidades alcanzadas en la asignatura. En la búsqueda de soluciones a esta problemática, se obtuvo un sistema de recomendación automática de ejercicios que, desde la plataforma, orienta a los estudiantes en la selección de estos. Con el propósito de perfeccionar dicho sistema, esta investigación presenta un mecanismo que, mediante métricas de pertinencia, muestra un ranking de los tres ejercicios más adecuados para el estudiante, entre los disponibles en la plataforma. Se brindan, además, las orientaciones desde el punto de vista metodológico, que contribuyen al correcto funcionamiento del mecanismo propuesto. Según el criterio de especialistas, se evalúa el funcionamiento de la propuesta y se evidencia como, a partir de su funcionamiento, puede ser generalizada y aplicada en otros contextos donde se empleen plataformas virtuales de aprendizaje y la resolución en estas de ejercicios, como método de estudio independiente o autopreparación.
Information and Communication Technologies have fostered the advancement of education towards virtuality. The University of Informatics Sciences, as a center of higher studies, has the premise of linking these technologies in the educational teaching process. To support the teaching-learning process of the Database Systems I subject, of the Computer Science Engineering career, the RDB-Learning virtual platform was developed. This encourages exercise outside the classroom, however, when students carry out exercises in a self-taught way, they do not have a guide that allows them to select the ones that best suit their needs, according to the skills achieved in the subject. In the search for solutions to this problem, an automatic exercise recommendation system was obtained that, from the platform, guides students in their selection. With the purpose of perfecting said system, this research presents a mechanism that, through relevance metrics, shows a ranking of the three most suitable exercises for the student, among those available on the platform. In addition, guidelines are provided from the methodological point of view, which contribute to the proper functioning of the proposed mechanism. According to the criteria of specialists, the operation of the proposal is evaluated and it is evidenced how, based on its operation, it can be generalized and applied in other contexts where virtual learning platforms are used and the resolution of exercises in these, as a method of independent study or self-study.
URI : https://repositorio.uci.cu/jspui/handle/123456789/10743
ISBN : 978-959-286-086-5
Aparece en las colecciones: UCIENCIA 2023

Ficheros en este ítem:
Fichero Tamaño Formato  
Libro_de_Memorias_UCIENCIA23_1035.pdf759.76 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems del Repositorio están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.