Sistemas de Recomendación en el Contexto Educacional de Chile

Montserrat Peralta

Profesora Guía: Rosa Alarcón

Información

ODAs Recursos digitales que pueden ser utilizados,

reutilizados o referenciados en un proceso de aprendizaje.

ODAs - Metadatos

Objeto

Clasificación curricular

Objetivo didáctico

Nivel educacional

Objetivo transversal

Autor

Idioma

Formato

ODAs - Búsqueda

Problema: Cantidad y diversidad

¿ Célula ?

Estructura de la célula

La adoptosis: su papel en la

transformación maligna de la célula

Imagen

La célula: cómo

funcionan

Estudio sobre células madres

División celular

Propuesta: Sistemas de recomendación

¿Cómo recomendar? Filtrado colaborativo

¿Cómo recomendar? Filtrado colaborativo

Filtrado por contenido

¿Cómo recomendar? Filtrado colaborativo

Filtrado por contenido

Híbrido

Tipos de algoritmos Memory Based Model Based

Técnicas de Recomendación utilizadas1. Filtro colaborativo – Algoritmo Memory - Based

2. Filtro por contenido

3. Filtro colaborativo – Algoritmo Model-Based (LDA)

4. Sistema híbrido Filtro colaborativo/Model-Based Filtro por contenido

1. Filtrado colaborativo – Memory Based Usuario: Colección de ODAs y ratings

Similitud entre usuarios Correlación: Pearson, Coseno, etc

User 1 User 2 ... User n

Item 1 ? R12=4 … R1n=3

Item 2 R21=4 R22=2 ... R2n=4

… ...

Item m Rm1=5 ? ... ?

2. Filtrado por contenido ¿Cuál es el contenido de un ODA?

Metadatos Elegir metadatos a utilizar

Algoritmo Tf-idf (term frequency - inverse document

frequency)

3. Filtro Colaborativo –Model-Based

• Se genera un modelo probabilístico a partir de los datos (usuario-preferencia).

• LDA

ODAs

Clasificación

Usuarios

4. Sistema Híbrido

• Paso 1: Se reduce el universo de posibles items con LDA.

Item 1Item 35……Item 103

Item 2Item 9

Item 4

Item 6

Item 5Item 7

Item 22Item 10

Item 8

Item 12

LDA

4. Sistema Híbrido

• Paso 1: Se reduce el universo de posibles items con LDA.

• Paso 2: Se utiliza un algoritmo de filtrado basado en los items que ya ha visto el usuario para ordenar el conjunto de items obtenido en el paso 1.

Item 1Item 35……Item 103

Item 2

Item 4

Item 5

Caso Usuario nuevo• Usuario nuevo en el sistema. No tiene preferencias

registradas.• No se pueden utilizar técnicas anteriores.• Se utiliza asociación entre perfil del usuario y

metadatos de los objetos.

Perfil

ODA

Metadato 1…

Metadato 100

Avances de la investigación Algoritmos y sistemas de recomendación

implementados

Algoritmos 1 y 2 (prueba piloto) Selección de público objetivo (usuarios 50). Encuestas para generar valoración de LO (30). Resultados: 60% aciertos en la recomendación

Avances de la Investigación Algoritmo 3

MovieLens

Datos

Trabajo Futuro Gran problema: Anotación de metadatos

Propuesta: Generación automática de metadatos a partir del contenido Utilización de LDA

Sistemas de Recomendación en el Contexto Educacional de Chile

Montserrat Peralta