Precedencia Difusa y Generación de Itinerarios Docentes en Sistemas LCMS

1. Juan David Alarcón Serrano José Raúl Fernández del Castillo Díez León A. González Sotos José Javier Martínez Herráiz Precedencia Difusa y Generación de Itinerarios Docentes en Sistemas LCMS

2. 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

3. 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?

4. 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

5. 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

6. 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

7. 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

8. 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

9. Ejemplo y resultados • Dac= 0.083 • Dab= 0.194 • Dbc= 0.180

10. 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

11. 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

12. 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

13. 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

14. ¿Preguntas? Fin