Apertura. Revista de innovación educativa‏

Inteligencia artificial para la recomendación de recursos en educación en línea

Georgina Sanabria Medina, Laura Regil-Vargas

Resumen


La inteligencia artificial (IA) ha sido utilizada en la educación en línea desde hace al menos una década, con énfasis reciente en los procesos de enseñanza-aprendizaje. El objetivo del presente artículo es compartir los resultados preliminares de una investigación sobre el desarrollo de un sistema de recomendación (SR) de recursos educativos, aplicable en un bachillerato en línea. Bajo la metodología de la investigación basada en diseño, una vez desarrollado el algoritmo para el SR, se alimentó con información de la rúbrica de una actividad y su calificación, más una base de datos de recursos, conformada por imágenes, videos, audios y textos. Los resultados evidencian que los SR aplicados a recursos educativos favorecen procesos de enseñanza y aprendizaje en educación en línea. Una de las limitaciones de la investigación es que, hasta ahora, el SR solo ha sido probado en simuladores digitales y no en una plataforma institucional de bachillerato. No obstante, con los resultados de este proyecto, utilizando soluciones de IA, podemos comprobar aportaciones en los procesos de aprendizaje en educación en línea. Entre las conclusiones se reconoce el trabajo multidisciplinar en IA y educación como estrategia para el fortalecimiento de procesos de aprendizaje en ambientes virtuales de aprendizaje.

Palabras clave


Inteligencia artificial; educación en línea; ambientes virtuales de aprendizaje; tecnología educativa; educación media superior

Texto completo:

XML HTML PDF EPUB

Referencias


Arana, I. (18 de mayo de 2019). La inquietante apuesta china por el reconocimiento facial. La Vanguardia. https://www.lavanguar-dia.com/tecnologia/20190518/462270404745/reconocimiento-facial-china-derechos-humanos.html

Aziz, A. & Fayyaz, M. (2021). Comparison of Content Based and Collaborative Filtering in Recommendation Systems. International Conference on Multimedia Information Technology and Applications At Vietnam. https://www.researchgate.net/publi-cation/348659288_Comparison_of_Content_Based_and_Co-llaborative_Filtering_in_Recommendation_Systems

Balladares-Burgos, J. (2018). La investigación educativa en el profesorado universitario: hacia una investigación basada en el diseño instruccional. Revista Andina de Educación, 1(1), 30-34. https://doi.org/10.32719/26312816.2018.1.1.4

Banda Gamboa, H. A. (2014). Inteligencia artificial. Principios y aplicaciones. Escuela Politécnica Nacional.

Benito, B. y Salinas, J. M. (2016). La investigación basada en diseño en tecnología educativa. RIITE Revista Interuniversitaria de Investigación en Tecnología Educativa, (0), 44-59. https://doi.org/10.6018/riite2016/260631

Bengio, Y. (2009). Learning Deep Architectures for AI. Foundations and Trends Machine Learning, 2(1), 1-56. https://www.iro.umontreal.ca/~lisa/pointeurs/TR1312.pdf

Boden, M. (1990). The Philosophy of Artificial Intelligence. Oxford University Press.

Bustos López, M.; Hernández Montes, A. J.; Vázquez Ramírez, R.; Alor Hernández, G.; Zatarain Cabada, R. y

Barrón Estrada. M. L. (2016). EmoRemSys: Sistema de recomendación de recursos educativos basado en detección de emociones. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informaçã, 17, 80-95. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6665737

Chong, G.; Jian, M. & Zhiying, J. (2020). Artificial intelligence innovation in education: a twenty-year data-driven historical analysis. International Journal of Innovation Studies, 4, 134-147. https://doi.org/10.1016/j.ijis.2020.09.001

Design-Based Research Collective. (2003). Design-Based Research: An Emerging Paradigm for Educational Inquiry. Educational Researcher, 32(1), 5-8. https://doi.org/10.3102/0013189X032001005

Diario Oficial de la Federación (DOF). (2014). Acuerdo número 09/09/14 por el que se establece el Plan de Estudios del Servicio Nacional de Bachillerato en Línea, Prepa en Línea-SEP. https://sidof.segob.gob.mx/notas/5361362

El Tiempo. (28 de marzo de 2018). Finlandia aprueba a robots como educadores en las aulas [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=Od0RQYb95Pw

Escudero, A. y González, D. (2017). Propuesta para identificar la investigación de frontera en la Investigación basada en Diseño sobre nuevos modelos educativos. En L. Gómez, L. Romero, M. Mejía y R. Victoria (Eds.), Posibles retos del Diseño ante grandes cambios (pp. 932-944). Universidad Autónoma del Estado de México.

Falk, K. (2019). Practical Recommender Systems. Manning.

Fernández-Luque, L.; Karlsen, R. & Vognild, L. K. (2009). Challenges and Opportunities of Using Recommender Systems for Personalized Health Education. Medical Informatics in a United and Healthy Europe, (150), 903-907. https://ebooks.iospress.nl/publication/12798

Fernández Reuter, B.; Durán, E. y Amandi, A. (2014). Búsqueda y Recomendación de contenido educativo en entornos virtuales de aprendizaje. 15th Argentine Symposium on Articial Intelligence, ASAI 2014. 67-74. http://sedici.unlp.edu.ar/hand¬le/10915/41724

González Díaz, D.; Picie Alcaraz, J. I.; González Martínez, M. D.; Hernández Jácome, C. H. y Onofre Ruiz, E. (2019). Nodes: Plataforma para la predicción de deserción escolar utilizando técnicas de inteligencia artificial. https://www.researchgate.net/publication/338955219_Nodes_Plataforma_para_la_prediccion_de_desercion_escolar_utilizando_tecnicas_de_inteligencia_artificial

León Rodríguez, G. C. y Viña Brito, S. M. (2017). La inteligencia artificial en la educación superior: oportunidades y amenazas. Innova Research Journal, 2(8), 412-422. https://doi.org/10.33890/innova.v2.n8.1.2017.399

McCorduck, P. (1991). Máquinas que piensan. Una incursión personal en la historia y las perspectivas de la inteligencia artificial. Tecnos.

Mochón, J.; Aparicio, R. y Castaños, C. (1987). Inteligencia artificial: evolución histórica y perspectivas del futuro. Marcombo.

Mogos, R. I. & Bodea, C. N. (2019). Recommender System for Engineering Education. Revue Roumaine des Sciences Techniques, Série Électrotechnique et Énergétique, 64(4), 435-442. http://revue.elth.pub.ro/upload/94857220_RMogos_RRST_4_2019_pp_435-442.pdf

Otero Cano, P. A. & Pedraza Alarcón, E. C. (2020). Recommendation Systems in Education: A review of Recommendation Mechanisms in E-learning Environments. Revista Ingenierías Universidad de Medellín, 20(38), 147-158. https://doi.org/10.22395/rium.v20n38a9

Paoli Bolio, F. J. (2019). Multi, inter y transdisciplinariedad. Problema anuario de filosofía y teoría del derecho, (13), 347-357. https://doi.org/10.22201/iij.24487937e.2019.13

Parra, S. (24 de febrero de 2020). Así es el colegio en China gracias a la inteligencia artificial. Muy Interesante. https://www.muyinteresante.es/tecnologia/articulo/asi-es-el-colegio-en-china-gracias-a-la-inteligencia-artificial-191582559478

Pinter, R.; Marušić, T.; Radosav, D. & Maravić Čisar, S. (2012). Recommender System in Estudent web-based adaptive educational hypermedia system. 2012 Proceedings of the 35th International Convention MIPRO. 1270-1273. https://ieeexplore.ieee.org/document/6240831

Prepa en Línea SEP. (2021). Curso de habilitación y orientación didáctica disciplinar [curso en línea]. Prepa en Línea SEP. https://capacitacion.prepaenlinea.sep.gob.mx/mod/scorm/player.php

Ricci, F.; Rokach, L. & Shapira, B. (2011). Recommender Systems Handbook. Springer.

Rus, V.; Niraula, N. B. & Banjade, R. (2015). DeepTutor: An Effective, Online Intelligent Tutoring System That

Promotes Deep Learning. [Ponencia]. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 29(1). https://doi.org/10.1609/aaai. v29i1.9269

Sanabria Medina, G. y Regil-Vargas, L. (2023). La investigación basada en diseño para el uso de sistemas de recomendación de recursos educativos en Prepa en Línea SEP [Ponencia]. XVII Congreso Nacional de Investigación Educativa. Universidad Juárez Autónoma de Tabasco.

Sancho Azcoitia, S. (2018). Sistemas expertos en medicina. Telefónica. https://empresas.blogthinkbig.com/sistemas-expertos-en-medicina/

Shishehchi, S.; Banihashem, S. Y. & Zin, N. A. M. (2010). A Proposed Semantic Recommendation System for E-learning - A Rule and Ontology Based E-learning Recommendation System. 2010 International Symposium, pp. 1-5. http://dx.doi.org/10.1109/ITSIM.2010.5561329

Singhal, A.; Rastogi, S.; Panchal, N.; Chauhan, S. & Varshney, S. (2021). Research Paper On Recommendation System. Global Scientific Journals, 9(8), 935-938. https://www.globalscientificjournal.com/researchpaper/Research_Paper_On_Recom¬mendation_System.pdf

Smola, A. & Vishwanathan, S. V. (2008). Introduction to Machine Learning. Cambridge University Press.

Sossa, H. (2020). El papel de la inteligencia artificial en la Industria 4.0. En P. O. Rodríguez Reséndiz (Coord.), Inteligencia artificial y datos masivos en archivos digitales sonoros y audiovisuales (pp. 21-58). UNAM / IIBI.

Vílchez Quesada, E. (2007). Sistemas expertos para la enseñanza y el aprendizaje de la matemática en la educación superior. Cuadernos de investigación y formación en educación matemática, 2(3), 45-67. https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/cifem/article/view/6891

Wang, J.; Li, H.; Cai, Z.; Keshtkar, F.; Graesser, A. & Shaffer, D. (2013). AutoMentor: Artificial Intelligent Mentor in Educational Game. En H. Chad, K. Yacef, J. Mostow y P. Pavlik (Eds.), Artificial Intelligence in Education. AIED 2013. Lecture Notes in Computer Science, 7926, (pp. 940-941). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-39112-5_154

Xiao, J.; Wang, M.; Jiang, B. & Li, J. (2018). A personalized recommendation system with combinational algorithm for online learning. Journal Ambient Intelligence and Humanized Computing, 9, 667-677. https://doi.org/10.1007/s12652-017-0466-8

Ya, T. & McCalla, G. (2003). Smart Recommendation for Evolving E-learning System. https://www.researchgate.net/publica-tion/228608024_Smart_recommendation_for_evolving_e-learning_system

Zaïane, O. R. (2002). Building a Recommender Agent for e-Learning Systems. International Conference on Computers in Education. https://doi.org/10.1109/CIE.2002.1185862




DOI: http://dx.doi.org/10.32870/Ap.v16n2.2542

Métricas de artículo

Cargando métricas ...

Metrics powered by PLOS ALM

Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.


Bookmark and Share




Apertura vol. 16, núm. 2, octubre de 2024 - marzo de 2025, es una revista científica especializada en innovación educativa en ambientes virtuales que se publica de manera semestral por la Universidad de Guadalajara, a través de la Coordinación de Recursos Informativos del Sistema de Universidad Virtual. Oficinas en Av. La Paz 2453, colonia Arcos Sur, CP 44140, Guadalajara, Jalisco, México. Tel.: 3268-8888, ext. 18775, www.udgvirtual.udg.mx/apertura, apertura@udgvirtual.udg.mx. Editor responsable: Dr. Rafael Morales Gamboa. Número de la Reserva de Derechos al Uso Exclusivo del Título de la versión electrónica: 04-2009-080712102200-203, e-ISSN: 2007-1094; número de la Reserva de Derechos al Uso Exclusivo del Título de la versión impresa: 04-2009-121512273300-102, ISSN: 1665-6180, otorgados por el Instituto Nacional del Derecho de Autor. Número de Licitud de Título: 13449 y número de Licitud de contenido: 11022 de la versión impresa, ambos otorgados por la Comisión Calificadora de Publicaciones y Revistas Ilustradas de la Secretaría de Gobernación. Responsable de la última actualización de este número: Sergio Alberto Mendoza Hernández. Fecha de última actualización: 25 de septiembre de 2024.