Precedencia Difusa y Generaci

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Precedencia Difusa y Generación de Itinerarios
Docentes en Sistemas LCMS

• Juan David Alarcón Serrano
• José Raúl Fernández del Castillo Díez
• León A. González Sotos
• José Javier Martínez Herráiz

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Introducción

• Los LCMS son sistemas basados en web que se
  utilizan para crear, aprobar, publicar,
  administrar y almacenar recursos educativos
• LCMS gestiona el conjunto de Objetos Docentes,
  metadatos y relaciones entre los OD
• La esencia de los OD es la interoperabilidad y la
  reutilización

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Planteamiento del problema

• En un determinado LCMS se almacenan gran cantidad
  de OD
• Los OD son utilizados para multitud de
  actividades de aprendizaje, se relacionan entre
  ellos
• Es posible conseguir un sistema de búsquedas
  cuyos resultados sean Itinerarios Docentes en
  lugar de OD individuales y sin relación entre
  ellos?

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Itinerarios Docentes

• La multiplicación?
• Itinerario Docente grafo dirigido ponderado
  cuyos nodos son OD
• El peso de los arcos representa la calidad de la
  relación de precedencia entre dos nodos

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Objetivo

• Proponer un sistema que, utilizando técnicas de
  análisis e indexación de contenidos, sea capaz de
  generar Itinerarios Docentes de forma automática
• Cuáles son los predecesores válidos para un
  determinado OD? Es necesario tomar una decisión.
  La mejor técnica Lógica Difusa

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Descripción del sistema

• El sistema se descompone en tres módulos
• Recuperación seleccionará de entre los OD
  almacenados en el LCMS cuáles van a ser
  analizados organizándolos en una cola
• Extracción análisis de los metadatos (Dublin
  Core) y del contenido de los OD recuperados
• Organización aplica el sistema de reglas (lógica
  difusa) para generar el grafo que representará al
  Itinerario Docente

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Extracción

• Antes de que un OD pase a formar parte del LCMS
  pasa por una serie de revisiones que aseguran su
  calidad
• Metadatos
• muchos se completarán automáticamente por el
  propio sistema
• el resto serán obligatorios y revisados antes de
  que el OD pase al LCMS
• Contenidos, el sistema analizará los textos del
  OD buscando
• definiciones de términos
• y palabras clave utilizadas en las definiciones

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Organización Sistema de reglas

• Decide si un OD 'A' es buen predecesor de otro OD
  'B'
• El sistema de reglas incluye algunas como
• B hace referencias a A en la bibliografía o
  mediante hipervínculos
• B utiliza para sus definiciones términos
  definidos en A
• A ha sido utilizado anteriormente como antecesor
  de B
• A y B son de niveles similares
• A y B pertenecen a la misma categoría

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Ejemplo y resultados

• Dac 0.083
• Dab 0.194
• Dbc 0.180

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Problemas previstos

• Dependencias recíprocas entre OD
• Bucles, dependencias transitivas
• Lenguaje para las búsquedas
• Presentación de resultados
• La calidad de los resultados va a depender de la
  calidad de los OD, es decir
• tienen que ser concretos, un OD, un concepto
• metadatos completos
• buena estructura del texto, tipografía

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Conclusiones

• Los sistemas de búsqueda son simples índices
  inversos en los LCMS actuales
• El sistema aquí propuesto mejora la calidad de
  los resultados
• Los resultados no son OD individuales, al
  contrario, son Itinerarios Docentes que el
  usuario podrá utilizar en sus procesos de
  aprendizaje si es alumno o como base para cursos
  completos si es personal docente

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Trabajos futuros

• Estudio del estándar IMS/LD para empaquetar
  Itinerarios Docentes
• Sistema de representación para los Itinerarios
  Docentes
• Sistema de extracción de contenidos más adecuado
• Algoritmos de recorrido para el Itinerario
  Docente, para ir desde un nodo A a uno final X

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Trabajos futuros

• Sistema de reglas
• Estudiar cuáles son los mejores valores para los
  coeficientes de las reglas difusas
• Uso de redes neuronales en el ajuste de los
  valores umbral del sistema de reglas
• Ampliar el conjunto de reglas
• Cómo limitar el grado de ramificación de los nodos

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Fin

• Preguntas?