Sistema de Recomendación Usando Web Scraping Para Matrícula en MOOCs de Estudiantes en Carrera de Ingeniería en Universidad Pública de Arequipa
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Date
2019-07
Authors
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Publisher
LACCEI, Inc.
Abstract
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.
Description
Keywords
Recommender system, content-based model, mooc, term frequency, inverse document frequency, scraping, crawling