Diseño de un sistema de recomendación en repositorios de objetos de aprendizaje basado en la percepción del usuario: Caso Rodas

Abstract

Este trabajo presenta un sistema de recomendación (SR), de objetos de aprendizaje (OA), en repositorios. Es un sistema que se basa en el filtrado colaborativo que utiliza una adaptación del algoritmo k-vecinos y con fundamento en la percepción de usabilidad y utilidad que el usuario tiene acerca de los OA que descarga del repositorio. Tambien muestra la forma como el algoritmo k-vecinos se adaptó al concepto de percepción con la implementación de un sistema de votación de los OA por parte de los usuarios. Al final se muestra la validación del SR, utilizando el repositorio RODAS, con apartes del algoritmo y el modelado computacional.