Facultad Regional Santa Fe

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Subject: search.filters.subject.Sistema recomendador

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    Desarrollo de un prototipo de sistema recomendador para el diseño de objetos de aprendizaje para carreras de ingeniería
    (2025) Novillo Saravia, Pilar; Bertossi, Valeria
    En las carreras de Ingeniería, es común que los docentes dominen sus disciplinas técnicas pero carezcan de formación pedagógica. Esta situación plantea dudas sobre su capacidad para diseñar y desarrollar materiales didácticos acordes al Enfoque Basado en Competencias (EBC), que implica no solo enseñar contenidos, sino también enseñar a articular y aplicar esos recursos en contextos reales (Kowalski et al., 2020). Al mismo tiempo, las universidades atraviesan transformaciones metodológicas, adoptando modalidades como la enseñanza remota e híbrida. En este nuevo escenario, resulta fundamental utilizar recursos educativos eficaces que garanticen la calidad del aprendizaje. En respuesta a estas necesidades, surge la propuesta de desarrollar un Sistema Recomendador basado en Inteligencia Artificial, que brinde soporte técnico y pedagógico a docentes de Ingeniería en la creación de recursos educativos digitales, específicamente Objetos de Aprendizaje (OA). Estos objetos, que combinan dimensiones tecnológicas y pedagógicas (Coll et al., 2008), fueron concebidos para mejorar el aprendizaje en entornos digitales (Wiley, 2000). El sistema se construirá sobre una plataforma de software libre, una elección ética acorde con el carácter público de la universidad. Esto evita exigir a estudiantes herramientas que la institución no puede proveer por limitaciones presupuestarias. Además, el software libre ofrece ventajas como acceso al código fuente, amplia documentación, posibilidad de personalización y una comunidad activa de usuarios. Sin embargo, también presenta desafíos como asegurar la calidad del sistema y su sostenibilidad a largo plazo frente a soluciones comerciales con mayores recursos.
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    Sistema recomendador como soporte en el desarrollo de Objetos de Aprendizaje
    (XXVI Congreso Internacional de Tecnología Educativa - EDUTEC, 2023-11) Bertossi, Valeria; Gutiérrez, Milagros; Romero, Lucila
    Una tecnología que puede responder a las demandas de recursos educativos en los nuevos escenarios académicos –presencialidad, virtualidad, hibridación– son los objetos de aprendizaje (OA). Pero la planta docente en carreras de Ingeniería, conformada mayormente por ingenieros que trabajan de profesores, si bien es idónea en lo disciplinar cuenta con poca o nula formación didáctica, entrando en contradicción con la dimensión pedagógica que entraña la construcción de OA. Una solución a esta problemática la aportan los sistemas recomendadores (SR). Éstos pueden embeber el conocimiento experto sobre diseño instruccional y estrategias didácticas en un conjunto de reglas lógicas computables dentro de una arquitectura de recomendación, brindando soporte a docentes inexpertos en esas áreas a la hora de desarrollar sus propios materiales educativos digitales. En este trabajo, se presenta una arquitectura de un SR basado en conocimiento que asista a docentes durante dicha tarea.
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    Una Arquitectura de sistema recomendador para el desarrollo de Objetos de Aprendizaje para ingenierías bajo el enfoque por competencias
    (XXVI Congreso Internacional de Tecnología Educativa - EDUTEC, 2023-11) Bertossi, Valeria; Romero, Lucila; Gutiérrez, Milagros
    Los objetos de aprendizaje son materiales educativos digitales que se adaptan a las diferentes configuraciones académicas de la actualidad –presencialidad, virtualidad, presencialidad remota, bimodalidad, hibridación. Además, son adecuados para contextos educativos que adhieren al enfoque de enseñanza por competencias y centrada en el estudiante. Pero su construcción entraña conocimiento y habilidades en diseño instruccional tecnológico, competencia que no es sencillo encontrar en docentes de carreras de Ingeniería, ya que la mayoría son ingenieros con poca o nula formación en didáctica universitaria. Una alternativa de solución a este problema podrían aportarla los sistemas recomendadores basados en conocimiento. Consisten en aplicaciones de Inteligencia Artificial capaces de encapsular en un conjunto de reglas lógicas computables el conocimiento experto de un dominio, en este caso, el del diseño instruccional de objetos de aprendizaje. En esta comunicación presentamos una arquitectura de un sistema recomendador basado en conocimiento destinado a asistir a docentes mientras desarrollan sus propios objetos de aprendizaje.
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    Diseño de una arquitectura de sistema recomendador para el desarrollo de Objetos de Aprendizaje para carreras de ingeniería
    (VI Jornadas de Intercambio y Difusión de los Resultados de Investigaciones de los Doctorandos en Ingeniería, 2022-10) Bertossi, Valeria
    En esta contribución se divulgan los estudios preliminares que se llevaron a cabo para diseñar una arquitectura de Sistema Recomendador que guíe a docentes en el desarrollo de Objetos de Aprendizaje a utilizar como mediación pedagógica en la enseñanza de carreras de Ingeniería según el Enfoque Basado en Competencias.
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    Sistema recomendador para desarrollar Objetos de Aprendizaje para ingenierías bajo el enfoque por competencias : análisis y diseño
    (X CONAIISI, 2022-11) Bertossi, Valeria; Romero, Lucila; Gutiérrez, Milagros
    En el marco de la formación por competencias en carreras de Ingeniería, las estrategias de enseñanza pueden echar mano de los objetos de aprendizaje como recursos útiles para fomentar el aprendizaje autónomo y adaptar la enseñanza a los tiempos y estilos singulares de aprendizaje de la diversidad de alumnos. Debido a que la elaboración de este tipo de materiales demanda conocimiento técnico y pedagógico, se propone asistir a los docentes en dicha tarea a través de técnicas de Inteligencia Artificial. En tal sentido, en este trabajo se presentan los resultados de las actividades de análisis y diseño de una arquitectura de Sistema Recomendador que dé soporte en el desarrollo de objetos de aprendizaje.
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    Un modelo conceptual de Objetos de aprendizaje como soporte en su diseño y desarrollo : enfoque basado en competencias
    (CISTI 2022, 2022-06) Bertossi, Valeria; Bourlot, Jimena del Carmen; Gutiérrez, Milagros; Ale, Mariel Alejandra; Romero, Lucila
    El diseño y desarrollo de objetos de aprendizaje para la enseñanza en educación superior, hoy atravesada por el enfoque basado en competencias, requiere conocer su estructura, a la vez que es importante contar con lineamientos pedagógicos que guíen al docente para la obtención de objetos válidos y confiables. En esta tarea, el docente necesita no sólo de una metodología, sino también de herramientas que le brinden una guía en este proceso. En este trabajo se presenta un modelo conceptual de objetos de aprendizaje, basado en ontologías, que da soporte en el diseño y desarrollo de los mismos. Se presenta la estructura que debe tener un objeto de aprendizaje, las restricciones y relaciones entre sus componentes y reglas pedagógicas que sean conveniente seguir para obtener mejores resultados. Dichas reglas son el fundamento de un sistema recomendador que guíe al docente durante el proceso de creación de los objetos de aprendizaje.
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    Aplicación de software basada en tecnología de la web semántica para la asignación de recursos humanos a eventos de catering
    (2016) Colautti, Alejandro; Mathurin, Andrés; Colautti, Alejandro
    En una empresa de servicios, el principal recurso productivo son las personas que los producen. Por lo tanto, los recursos humanos son el componente económico más importante y el factor de éxito de la misma ya que la ventaja competitiva está relacionada positivamente sobre todo con las capacidades de los recursos humanos (Gómez Paz, J. 2010). Así, la correcta asignación de estos recursos a las diferentes tareas de la organización se vuelve fundamental para mantenerse competitiva. Este proyecto se basa en la utilización de la ingeniería ontológica como tecnología de la web semántica para la resolución de problemas empresariales. En este caso, la empresa Gut Catering tiene la necesidad de recurrir a una herramienta de software que de soporte a la asignación de recursos humanos a eventos, procedimiento que hasta el momento se lleva a cabo en forma totalmente manual y a cargo de una sola persona, lo que conlleva mayores tiempos, riesgos de desorganización y quizás a la asignación inadecuada de los recursos humanos disponibles. Con este proyecto se pretende dar solución a esta situación, ya que el producto será un sistema recomendador que permita, a quien se encargue de llevar a cabo la asignación definitiva de empleados a un evento, contar con posibles soluciones objetivas que faciliten y agilicen el proceso de decisión.