Sistemas de Recomendación en el Contexto Educacional de Chile
Montserrat Peralta
Profesora Guía: Rosa Alarcón
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
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
¿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
Trabajo Futuro Gran problema: Anotación de metadatos
Propuesta: Generación automática de metadatos a partir del contenido Utilización de LDA