Desarrollo de un prototipo MOOC para el análisis de preferencia, pbkp_redicción y progresos de usuarios, mediante sistemas de recomendación basados en Deep Learning.

Abstract:

En el presente trabajo de titulación se propone el desarrollo de un prototipo MOOC, utilizando herramientas Open Source y bibliotecas de aprendizaje automático, en el cual, se integra un sistema de recomendación basado en filtrado colaborativo empleando técnicas de Deep Learning. El objetivo de esta propuesta es mitigar de cierta manera la problemática del abandono de cursos masivos en línea y abiertos, debido a que gran parte de plataformas que ofrecen estos servicios no cuentan con un recomendador. La metodología empleada en la investigación es la explotaroria y para el desarrollo del software es Scrum debido a que la estructura de ambas se acoplan a las necesidades del proyecto. Para la realización del prototipo, se utilizó el lenguaje de programación Python, puesto que es el más robusto para trabajar con inteligencia artificial y sus derivaciones, y el framework Django que es escrito en Python; una vez diseñado el prototipo, se procedió a incorporar el código con sistema de recomendación, compuesto con la librería Keras, realiza las capas de las redes neuronales para tener un alto grado de exactitud en la pbkp_redicción. Al finalizar el proyecto, se concluyó que los usuarios que experimentaron el manejo del prototipo, tuvieron la satisfacción del sistema puesto que mediante las preferencias de usuarios, el prototipo pbkp_redijo y mostró, a manera de sugerencia los cursos mediante el sistema de recomendación.

Año de publicación:

2020

Keywords:

• COLLABORATIVE FILTERING
• Keras.
• Prototype, Keras
• Sistema de Recomendación
• Filtrado Colaborativo
• PYTHON
• PROTOTIPO
• Recommendation system
• Django
• deep learning

Fuente:

rraae