LIME: un modelo de recomendación para entornos de aprendizaje online formal/informal

dc.contributor.authorCorbí, Alberto
dc.contributor.authorBurgos, Daniel
dc.date.accessioned2020-02-17T10:42:05Z
dc.date.available2020-02-17T10:42:05Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractEn los modelos e implementaciones sobre eLearning (conocidos habitualmente como sistemas Gestores de Aprendizaje o LMS) se da una aparente ausencia de conexión entre las actividades de índole formal e informal. Además, la metodología online se focalice en el establecimiento de un set de unidades y objetos de aprendizaje, así como tests y recursos como foros de discusión, blogs personales y mensajería. Ignoran, por tanto, todo el potencial del aprendizaje que surge de la interrelación entre el LMS, redes sociales y otras fuentes externas. Gracias a este comportamiento, a la interacción del usuario y a la labor de seguimiento y consejo personalizado por parte de un tutor, puede mejorar esta experiencia de aprendizaje. Se ha diseñado y desarrollado un modelo de aprendizaje online adaptativo para redes sociales de ámbito restringido, que da relevancia a este enfoque. Además, se ha programado un módulo de software que implementa este modelo conceptual de manera práctica y empleando para ello estándares promulgados por el IMS Global y tecnologías web. Finalmente se presenta el despliegue técnico de este producto entorno a un sistema gestor de contenidos académicos reales_ES
dc.description.abstractIn current eLearning models and implementations (e.g. Learning Management Systems-LMS) there is a lack of engagement between formal and informal activities. Furthermore, the online methodology focuses on a standard set of units of learning and learning objects, along with pre- defined tests, and collateral resources like, i.e. discussion for a and message wall. They miss the huge potential of learning via the interlacement of social networks, LMS and external sources. Thanks to user behavior, user interaction, and personalized counseling by a tutor, learning performance can be improved. We design and develop an adaptation eLearning model for restricted social networks, which supports this approach. In addition, we build a practical eLearning software module, based on standards from IMS Global and web technologies, that implements this conceptual model in a real application case. We present a preliminary deployment status on a modern learning management systemes_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10272/17390
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherRed universitaria de Campus Virtuales (RUCV)es_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subject.otherLMSes_ES
dc.subject.othereLearninges_ES
dc.subject.otherAprendizaje potenciado mediante la tecnologíaes_ES
dc.subject.otherPersonalización en aprendizaje a distanciaes_ES
dc.subject.otherRedes Socialeses_ES
dc.subject.otherModelo Educativo Conceptuales_ES
dc.subject.otherConceptual Educational Modeles_ES
dc.subject.otherTechnology-enhanced Learninges_ES
dc.subject.othereLearninges_ES
dc.subject.otherPersonalizationes_ES
dc.subject.otherSocial Networkses_ES
dc.titleLIME: un modelo de recomendación para entornos de aprendizaje online formal/informales_ES
dc.titleLIME: a model of recommendation for online learning environments formal/informaleng
dc.typejournal articlees_ES
dspace.entity.typePublication

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