Sistema de recomendación híbrido para el curso virtual “Cómo proteger a tus hijos de la red” del Grupo de Investigación OSIRIS & BIOAXIS
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2022
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Resumen
Los cursos masivos en línea han permitido el acceso abierto a la educación en diferentes
contextos, sin embargo a la fecha, tienen bajas tasas de finalización. Una de las posibles
causas de este fenómeno puede estar en las diferencias sociales, culturales, de aprendizaje
y metas particulares entre otras de los estudiantes participantes. Por ello, se propone el uso
de sistemas de recomendación para la formulación de itinerarios personalizados de
aprendizaje de acuerdo con el perfil de los estudiantes en cursos tipo SOOC. Esta
propuesta ha venido siendo desarrollada en un curso virtual en este formato, dirigido a
cuidadores de niños y adolescentes, sobre estrategias para su protección en la red. Se
espera que la elección por parte del estudiante de uno de los itinerarios propuestos por el
sistema de recomendación pueda contribuir a la finalización de dichos cursos.
Descripción
Abstract
Massive online courses have allowed open access to education in different contexts.
However, they have low completion rates. One of the possible causes of this phenomenon
may be the social, cultural, learning differences, and particular goals among other
participating students. For this reason, recommendation systems are proposed for the
formulation of personalized learning itineraries according to the profile of the students in
SOOCtype courses. It is expected that the choice by the student of one of the itineraries
proposed by the recommendation system can contribute to the completion of said courses.
This proposal has been developed in a virtual course in this format, aimed at caregivers of
children and adolescents, on strategies for their protection on the Internet.
Palabras clave
Cursos Abiertos en Línea en Pequeña Escala (SOOC), Itinerarios de Aprendizaje, Sistemas de Recomendación, Personalización
Keywords
Small-Scale Open Online Courses (SOOC), Learning Paths, Recommender Systems, Personalization