BROA: An agent-based model to recommend relevant Learning Objects from Repository Federations adapted to learner profile

Rodríguez, Paula; Tabares, Valentina; Duque, Néstor D.; Ovalle, Demetrio Arturo; Vicari, Rosa María

doi:10.9781/ijimai.2013.211

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“…odr guez and colleagues [18] created a hybrid RS that uses learners" learning styles, knowledge level, language, and learners" opinions to discover relevant LOs from repositories. This system uses a two-phase process to generate the recommendations.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Recommendation method based on learner profile and demonstrated knowledge

Bourkoukou

Bachari

Lachgar

2022

IJEECS

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The COVID-19 <span>pandemic is increasingly gaining popularity when discussing e-learning in the context of institutional and organizational learning because of its numerous benefits which make it possible for learners to learn regardless of the circumstances and/or the timing. Therefore, the expanding dominion of online learning has caused problem in terms of determining adequate learning activities for the learner in this context, and it relatively becomes a widely used learning technique for learners. Several studies in online learning focused mainly on increasing student achievements based on recommendation systems. An ideal recommender system in e-learning environment should be built with both accurate and pedagogical goals. To address this challenge, we propose a recommendation method based on learner preferences and knowledge level using machine learning technique. The learning approach is designed based on this technology to build a personalized e-learning scenario by selecting the most adequate learning activities for the learner. Moreover, several experiences were conducted in the real environment to evaluate our system. The results show the quality of learning and the learner's satisfaction.</span>

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Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Recommendation method based on learner profile and demonstrated knowledge

Bourkoukou

Bachari

Lachgar

2022

IJEECS

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“…Realimentación y recomendación de recursos educativos: posterior a que el sistema diagnostique las fallas cognitivas de cada estudiante y conozca el resultado de la evaluación realizada, se presentará la realimentación de cada una de las respuestas erradas en la evaluación y se recomendarán recursos educativos asociados a las fallas diagnosticadas. Cabe resaltar que esta investigación no contiene un sistema de recomendación desarrollado, y que, por el contrario, para recomendar objetos de aprendizaje (OAs) se hará uso de un servicio Web el cual se encuentra expuesto por ROAp (Rodríguez et al, 2013), una plataforma la cual contiene un repositorio que aloja OAs y permite realizar búsquedas automáticas basadas en palabras clave.…”

Section: (C1; C2; C3)unclassified

Modelo basado en Agentes para la Detección de Fallas Cognitivas en Entornos de Aprendizaje Colaborativo

2018

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El objetivo de este artículo es proponer y validar un modelo basado en la integración de diferentes técnicas de la Inteligencia Artificial, como ontologías y agentes inteligentes de software con el fin de solventar problemáticas que aún persisten en el aprendizaje colaborativo. La metodología empleada incluye una representación de conocimientos basada en un modelo ontológico, el cual permite generar inferencias para la recomendación más acertada de recursos educativos a partir de las fallas cognitivas detectadas en cada estudiante durante el desarrollo de una actividad colaborativa. Adicionalmente, el modelo incorpora agentes inteligentes con el fin de brindar características de adaptabilidad, distribución de tareas y proactividad en los procesos de recomendación de recursos educativos. La validación del modelo propuesto fue realizada a través de la implementación de un prototipo aplicado a casos de estudio. Los resultados obtenidos evidencian los beneficios de integrar ontologías y agentes inteligentes para detectar fallas cognitivas en entornos de aprendizaje colaborativo.

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“…An alternative to the selection of the most suitable educational resources for each learning style is a mapping between metadata and every learning style. Several proposals have been made in this regard, using different models of learning styles and metadata standards (Duque, et al, 2015) (Peña, et al, 2002) (Rodriguez, et al, 2013).…”

Section: Educational Resources Recommendationmentioning

confidence: 99%