Modelo de sistema de recomendación basado en el contexto a partir del análisis de código estático para el desarrollo del Pensamiento Computacional: Caso de Programación Web

• VERA, Julio ^[1] ; VILLALBA-CONDORI, Klinge ^[1] ; CASTRO CUBA-SAYCO, Sonia ^[2]
  1. [1] Universidad Nacional de San Agustín

     Universidad Nacional de San Agustín

     Arequipa, Perú

     
  2. [2] Universidad Católica de Santa María

     Universidad Católica de Santa María

     Arequipa, Perú

     
• Localización: Education in the knowledge society (EKS), ISSN 1138-9737, ISSN-e 2444-8729, Vol. 19, Nº. 2, 2018, págs. 103-126
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Model of a Recommendation System Based on the Context from the Analysis of Static Code for the Development of Computational Thinking: A Web Programming Case
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    Este trabajo propone un modelo de recomendación de contenidos educativos basado en el contexto de un usuario, el cual usa un modelo de contexto que incorpora el rol, las tareas, ejercicios de programación y su aplicación al problema de recomendación. Las recomendaciones se hacen sobre la base de la estimación de la diferencia que existe entre el nivel de conocimiento de un usuario frente a las habilidades que este requiere en el contexto en el que se encuentra. Los experimentos desarrollados en el contexto del estudiante muestran que, cuando se utiliza un modelo de razonamiento probabilístico, este modelo ayuda a obtener mejores recomendaciones de contenidos educativos, acorde con las competencias que le hacen falta a un estudiante respecto a un tema que necesita aprender. En consecuencia, se busca una estandarización para sistemas de recomendación.

  • English

    This project proposes a recommendation model for educational content based on the context of a user, which uses a context model that incorporates the role, tasks, programming exercises and their application to the problem of recommendation. The recommendations are made on the basis of the estimate of the difference between the current level of knowledge of a user in front of the skills required in their work context. The experiments developed in the context of the student, show that, using a model of probabilistic reasoning helps to get better recommendations of educational content, according to the missing competences of a student on an issue that needs to learn, which seeks to standardization for recommendation systems.