Sistemas de recomendación en educación:: una reseña de los mecanismos de recomendación en entornos de aprendizaje virtual (E-learning)

• Paola Andrea Otero Cano ^[1] ; Edgar Camilo Pedraza Alarcón ^[2]
  1. [1] Universidad del Cauca

     Universidad del Cauca

     Colombia

     
  2. [2] MSc in ICT Management from the Ramon Llull University of Barcelona, Electronics and Telecommunications Engineer from the University of Cauca, leads the Technology and Innovation Unit of the Creatic Development Center. Email: camilo.pedraza@clustercreatic.com. Orcid:https://orcid.org/0000-0002-4582-2425.
• Localización: Revista de Ingenierías: Universidad de Medellín, ISSN 1692-3324, Vol. 20, Nº. 38, 2021, págs. 147-158
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Recommendation Systems in Education:: A review of Recommendation Mechanisms in E-learning Environments
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Recientemente, han emergido nuevas tendencias y metodologías que han favorecido enormemente al sector educativo. El e-learning como alterna-tiva a los procesos de enseñanza y aprendizaje regulares ha transformado las dinámicas educativas debido a la inclusión de los MOOC, entornos personales de aprendizaje, permitiendo que el proceso educativo sea llevado a cabo en un nivel personalizado en donde el foco esté puesto en los estilos de aprendizaje y el perfil del estudiante. Este artículo presenta una revisión de trabajos actuales alrededor de mecanismos de aprendizaje de máquina para hacer recomendaciones en el entorno educativo, en donde se encuentra que, aparte del descubrimiento del estilo de aprendizaje del estudiante, es importante conocer su nivel de conocimiento y su velocidad de aprendizaje, así como las herramientas usadas por el estudiante para llevar a cabo sus estudios. Finalmente, se hace énfasis en la oportunidad de implementar y seguir investigando estas cuestiones en Colombia

  • English

    In recent years, new trends and methodologies have emerged that greatly favor the education sector. E-learning as an alternative to regular teaching and learning processes has transformed the educational dynamics thanks to the inclusion of MOOCs, personal learning environments, allowing the educational process to be carried out at a personalized level where the focus is on learning styles and the profile of the student. This article presents a review of current works around machine learning mechanisms to make recommendations in the educational environment, where it is found that besides the discovery of the student’s learning style, it is important to know their level of knowledge and learning speed, in addition to the tools used by the student to carry out their studies. Finally, the opportunity for implementation and research of these issues in Colombia is highlighted.