Desarrollo de un prototipo de sistema recomendador para el diseño de objetos de aprendizaje para carreras de ingeniería

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2025

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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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PLN, Procesamiento de lenguaje natural, Sistema recomendador, Objetos de aprendizaje, Ontología

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