Aplicación de algoritmos evolutivos como técnica de minería de datos para la mejora de cursos hipermedia adaptativos basados en Web

Autores/as

  • Cristóbal Romero Morales Universidad de Córdoba
  • Sebastián Ventura Soto Universidad de Córdoba
  • Carlos De Castro Universidad de Córdoba

DOI:

https://doi.org/10.5944/ried.6.2.2626

Palabras clave:

Minería de Datos – Cursos Web Adaptativos – Algoritmos Evolutivos – Reglas de Predicción.

Resumen

Este artículo ilustra el uso de algoritmos evolutivos como técnica de minería de datos para el descubrimiento de reglas de predicción en bases de datos, reglas que se utilizarán en la mejora de Cursos Hipermedia Adaptativos basados en Web. La idea consiste en descubrir relaciones importantes entre los datos de utilización recogidos durante las ejecuciones de los distintos usuarios. Esta información puede ser de gran utilidad para el creador del curso, que puede decidir qué modificaciones son las más adecuadas para mejorar el rendimiento de los alumnos. Para la realización de la búsqueda de reglas de predicción se ha utilizado Programación Genética Basada en Gramáticas (GBGP) con técnicas de optimización multiobjetivo. El trabajo también presenta la herramienta gráfica de descubrimiento de reglas que se ha desarrollado para facilitar la utilización de la metodología propuesta de mejora de cursos.

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Cómo citar

Romero Morales, C., Soto, S. V., & De Castro, C. (2003). Aplicación de algoritmos evolutivos como técnica de minería de datos para la mejora de cursos hipermedia adaptativos basados en Web. RIED-Revista Iberoamericana De Educación a Distancia, 6(2), 141–163. https://doi.org/10.5944/ried.6.2.2626

Número

Vol. 6 Núm. 2 (2003)

Sección

Experiencias

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