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Modelo de interfaz adaptativa para recomendación de objetos de aprendizaje basado en perfiles de usuario, agentes inteligentes y ontologías

Quiroz Vasquez, Thomas (2017) Modelo de interfaz adaptativa para recomendación de objetos de aprendizaje basado en perfiles de usuario, agentes inteligentes y ontologías. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellin.

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Resumen

La evolución de las interfaces gráficas ha permitido aumentar la interacción entre los usuarios y los sistemas computacionales. El objetivo de esta tesis de maestría es crear un modelo de interfaz adaptativa que se adapte a las características de los usuarios y sea capaz de recomendar objetos de aprendizaje (OAs). El modelo de interfaz adaptativa propuesto contiene un SMA diseñado bajo la metodología Prometheus para la recomendación de los OAs, el cual al ser integrado con una ontología diseñada mediante la metodología Methontology es capaz de realizar recomendaciones sobre la distribución de los páneles que componen la interfaz gráfica de usuario (GUI), consiguiendo de esta forma la funcionalidad adaptativa del sistema. Se implementó un prototipo basado en el modelo propuesto el cual es evaluado mediante las métricas: (1) Rendimiento del sistema, (2) Satisfacción del usuario con respecto a las recomendaciones suministradas para la GUI, (3) Satisfacción del usuario con respecto a las recomendaciones suministradas por el SR, (4) Completitud de la funcionalidad del prototipo en los navegadores, (5) Usabilidad y (6) Grado de resistencia a la sobrecarga, a todas ellas se les aplicó uno o varios casos de estudio. Se puede concluir que se obtuvo un impacto positivo sobre los usuarios al utilizar la interfaz adaptativa debido a que ellos aceptaron la mayoría de las recomendaciones con respecto a GUI, las recomendaciones de OAs tienen un alto porcentaje de aceptación, el funcionamiento del prototipo fue adecuado en la mayoría de los navegadores y el sistema es capaz de soportar grandes cantidades de peticiones., Abstract: The evolution of graphic interfaces has allowed to increase the interaction between users and computational systems. The objective of this master's thesis is to create an adaptive interface model that adapts to the characteristics of the users and can recommend learning objects (LOs). The proposed adaptive interface model contains a SMA designed under the Prometheus methodology for the recommendation of LOs, which, when integrated with an ontology designed using the methodology Methontology, can make recommendations on the distribution of the panels that make up the graphical user interface (GUI), thus achieving the adaptive functionality of the system. A prototype was implemented based on the proposed model which is evaluated by the metrics: (1) system performance, (2) user satisfaction with respect to the recommendations provided for the GUI, (3) user satisfaction with respect to recommendations provided by SR, (4) completeness of prototype functionality in browsers, (5) usability and (6) degree of resistance to overload, to all of them were applied one or several case studies. It can be concluded that a positive impact was obtained on the users when using the adaptive interface, because they accepted most of the recommendations regarding GUI, the recommendations of LOs have a high percentage of acceptance, the operation of the prototype was adequate in most browsers and the system is able to support large amounts of requests.

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Maestría)
Colaborador / Asesor:Ovalle Carranza, Demetrio Arturo
Información adicional:Línea de Investigación: Inteligencia Artificial
Palabras clave:Interfaz gráfica de usuario, GUI, E-learning, Sistemas de recomendación, Sistemas multi-agente, Ontologías, Graphical user interface, GUI, E-learning, Recommender system, Multi-agent system, Ontology
Temática:0 Generalidades / Computer science, information & general works
Unidad administrativa:Sede Medellín > Facultad de Minas > Escuela de Sistemas
Código ID:58387
Enviado por : Unnamed user with email tquirozv@unal.edu.co
Enviado el día :28 Septiembre 2017 17:35
Ultima modificación:28 Septiembre 2017 17:35
Ultima modificación:28 Septiembre 2017 17:35
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