Modelo de Sistema Multi-Agente ubicuo, adaptativo y sensible al contexto para ofrecer recomendaciones personalizadas de recursos educativos basado en ontologías

Abstract

La gran diversidad de mecanismos de acceso a la información que nos brinda la tecnología móvil actual, hace que la computación tradicional se vea limitada ante las necesidades de los usuarios. A partir de esto surge la necesidad de desarrollar sistemas de e-learning que permitan obtener información adaptada de los perfiles del usuario, la cual sea confiable y recuperada en tiempo real de acuerdo a los requerimientos del entorno. El Sistema Multi-Agente (SMA) que se propone en esta tesis pretende incorporar las bondades de la computación ubicua y los servicios de awareness, con el fin de desarrollar un modelo de recomendación personalizada de recursos educativos para dispositivos móviles. Dicho modelo busca también proveer de información útil y personalizada a los estudiantes sobre la planificación de sus cursos virtuales (CVA), búsqueda y recuperación de objetos de aprendizaje (OA), recomendación de asistentes especializados, etc. Esta tesis presenta el desarrollo de un SMA ubicuo denominado SMArt CVA, el cual se basa en agentes inteligentes los cuales utilizan mecanismos que permiten la búsqueda y recomendación de información a través de un módulo que adapta el resultado a las preferencias del estudiante. Adicionalmente se especificó, diseñó e implementó una ontología de dominio específico que representa el conocimiento referente a CVA, perfiles e información contextual de los usuarios y el estándar IEEE-LOM para metadatos de OA. Para validar el SMA, el cual exhibe características de proactividad, reactividad y deliberación, se realizó una fase de pruebas con varios casos de estudio, que evidencian la eficacia de utilizar este tipo de tecnologías en entornos de aprendizaje virtuales. Dicha validación considera varios frentes; a saber: (a) las recomendaciones de recursos educativos a partir de la ontología, (b) la satisfacción en la utilización de los servicios de awareness. (c) la funcionalidad de la aplicación móvil y (e) el desempeño general del SMA a partir de métricas cualitativas y cuantitativas