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Sistema de Recomendación Basado en Contenido Para Matrícula de Asignaturas Electivas en Carrera de Ingeniería en Universidad Pública de Arequipa
(LACCEI, Inc., 2019-07) Herrera Rivera, Jerson Erick
Uno de los principales problemas que enfrentan los estudiantes universitarios (en específico el caso de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa) es tomar la decisión correcta en relación a las líneas de asignaturas electivas a matricularse basado en información disponible (preferencias, sílabus, horarios, contenido de la asignatura, posible rendimiento, docente, y demás). Bajo estas circunstancias, el presente trabajo de investigación busca desarrollar un Sistema de Recomendación basado en el contenido de todas las asignaturas (descrito a detalle en sus respectivas sumillas) que haya estudiado y dándole la importancia adecuada con las calificaciones que el estudiante haya alcanzado. Así, el sistema recomendará al estudiante en qué líneas de asignaturas matricularse para obtener mejores resultados en el ámbito académico. La recomendación dada estará basada en la similitud entre contenidos de cada asignatura con respecto a las líneas de asignatura electivas. Para alcanzar el objetivo se ha analizado data de los estudiantes de la escuela mencionada, entre los años 2011 y 2016. Los resultados obtenidos indican que las líneas de asignatura electivas cuentan con cursos con contenidos muy similares entre ellos, que garantizan líneas de aprendizaje eficaces. Además, se garantizó que el sistema propuesto alcanzó su objetivo de brindar recomendaciones objetivas a estudiantes durante la toma de decisión sobre qué línea de asignaturas electivas seguir.
Sistema de Recomendación de Matrículas en Asignaturas Basados en Perfiles de Docentes, Alumnos y Asignaturas en la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de San Agustín
(LACCEI Inc., 2018-09) Herrera Rivera, Jerson Erick; Castro Gutierrez, Eveling
Uno de los principales problemas que enfrentan los estudiantes universitarios (en específico el caso de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de San Agustín) es tomar la decisión correcta en relación a las asignaturas a matricularse basado en información disponible (asignaturas, sílabus, horarios, contenido de la asignatura, docente, y demás), situación que puede generalizarse en todas las universidades. Bajo estas circunstancias, el presente trabajo de investigación busca desarrollar un Sistema de Recomendación basados en técnicas de minería que dé soporte a los estudiantes a elegir en qué asignaturas deberían matricularse y obtener mejores resultados en el ámbito académico. La recomendación dada estará basada en la experiencia previa obtenida de cada matrícula de estudiantes. Con la información obtenida se crea un perfil de estudiante, un perfil de asignatura y en lo posible, un perfil de docente. Para alcanzar el objetivo se ha analizado data de los estudiantes de la escuela mencionada, entre los años 2011 y 2016. Los resultados obtenidos indican que las técnicas de minería de datos (algoritmos basados en reglas y algoritmos basados en árboles) no representan adecuadamente los atributos de docentes ni los de asignaturas, a diferencia de los modelos de los sistemas de recomendación (modelos colaborativos y modelos basados en contenido).
Sistema de Recomendación Usando Web Scraping Para Matrícula en MOOCs de Estudiantes en Carrera de Ingeniería en Universidad Pública de Arequipa
(LACCEI, Inc., 2019-07) Herrera Rivera, Jerson Erick
A partir de la gran cantidad de material educativo que es accesible en Internet, y en especial con los MOOCs, los estudiantes universitarios (en específico el caso de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa) ven complicada la tarea de elegir algunos de los cursos en línea que los sitios web de e-learning ofrecen. Los estudiantes deben acceder a cada plataforma (edX, Coursera, Udemy, Lernanta, etc.), buscar los cursos disponibles de acuerdo a filtros que el estudiante vea por conveniente, leer a detalle los contenidos del curso, verificar la experiencia del instructor, duración del curso, metodología de la misma, y demás características relevantes para los estudiantes. Principalmente, les es tedioso navegar entre cientos de cursos de diferentes plataformas y encontrar algún curso que se ajuste a sus intereses (generalmente no muy bien definidos por su falta de experiencia o conocimiento en el campo de la informática). Bajo estas circunstancias, el presente trabajo de investigación busca desarrollar un Sistema de Recomendación basado en el contenido de todos los cursos disponibles que estén siendo ofrecidos en las plataformas edX y Udemy, haciendo uso de técnicas de Web Crawling y Web Scraping para obtener la información. Así, el sistema recomienda al estudiante qué cursos podrían estudiar de las plataformas edX y Udemy, que se ajusten a sus intereses en concordancia a asignaturas que hayan estudiado en la universidad como parte del plan curricular. La recomendación dada estará basada en la similitud entre contenidos de cada curso e-learning y contenidos de asignaturas universitarias que el estudiante haya identificado como de mayor interés. Para alcanzar el objetivo se ha analizado data de los cursos de las dos plataformas e-learning mencionadas y el contenido de las 71 asignaturas que conforman el plan de estudios de la carrera de Ingeniería de Sistemas. El sistema propuesto alcanzó su objetivo de brindar recomendaciones objetivas a estudiantes durante la toma de decisión sobre en qué cursos e-learning deberían matricularse de acuerdo a sus intereses.