Sistemas recomendadores para el desarrollo de objetos de aprendizaje para educación en ingenierías: una revisión sistemática
Este trabajo presenta una revisión sistemática para determinar si existen sistemas recomendadores que den soporte al diseño de objetos de aprendizaje en educación superior, fundamentalmente para enseñanza de ingenierías. Se pretende conocer la granularidad recomendada, las estrategias de filtrado y...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Murcia |
| Repositorio: | DIGITUM. Depósito Digital Institucional de la Universidad de Murcia |
| OAI Identifier: | oai:digitum.um.es:10201/139606 |
| Acceso en línea: | https://doi.org/10.6018/red.572291 http://hdl.handle.net/10201/139606 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Sistemas recomendadores Desarrollo de objetos de aprendizaje Ingeniería Competencias Recommender systems Learning objects development Engineering Competencies CDU::3 - Ciencias sociales::37 - Educación. Enseñanza. Formación. Tiempo libre |
| Sumario: | Este trabajo presenta una revisión sistemática para determinar si existen sistemas recomendadores que den soporte al diseño de objetos de aprendizaje en educación superior, fundamentalmente para enseñanza de ingenierías. Se pretende conocer la granularidad recomendada, las estrategias de filtrado y técnicas de inteligencia artificial utilizadas, los métodos de evaluación aplicados, y la consideración del enfoque de competencias y lineamientos didáctico-pedagógicos para generar recomendaciones. Para ello, se recabaron 409 referencias iniciales publicadas entre 2000 y 2023 en revistas indexadas, de las cuales se preseleccionaron 8 según sus resúmenes. Luego de una lectura crítica quedaron 3, más 1 trabajo que se tenía previamente, para responder las preguntas de investigación. Una búsqueda adicional en Google Académico arrojó 29 trabajos complementarios a los estudios primarios seleccionados. Las preguntas de investigación guiaron la extracción y análisis de datos. Los resultados obtenidos revelaron la escasez de sistemas recomendadores para el desarrollo de objetos de aprendizaje. Ninguno recomienda su diseño en el nivel medio de agregación y, aunque aplican variadas técnicas de inteligencia artificial, no tienen en cuenta la formación por competencias ni consideran como requisito funcional la asistencia a docentes sin experiencia en diseño instruccional. Esto evidencia la necesidad de una mayor investigación en la temática que nos comprometemos a publicar en RED una vez concluida. |
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