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

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