Mejora de la búsqueda de cursos de acuerdo al perfil de usuario en Moodle

En la actualidad el aprendizaje a distancia está cada vez más difundido, por lo cual se requieren nuevas técnicas de almacenamiento, búsqueda y recuperación de documentos que respondan eficientemente a esta realidad. Es necesario para ello, explotar distintos datos de contexto, como las características y las preferencias del usuario. Existen diferentes plataformas de aprendizaje que intentan facilitar la interacción entre el alumno y el docente, a fin de hacer confortable este aprendizaje a distancia. La propuesta de este trabajo es mejorar la búsqueda de cursos en estas plataformas aprovechando datos de contexto para personalizar los resultados, presentando al alumno únicamente los cursos que sean considerados de su interés y ordenados de acuerdo a sus preferencias. Con ese fin, se intenta aprender automáticamente de los casos históricos disponibles, para lo cual se utiliza el algoritmo de k-vecinos más cercanos con pesos. Las experimentaciones realizadas en la plataforma Moodle, muestran que se obtienen valores de 95% para la Precisión de la búsqueda, de 90% para el Recall y de casi el 95% en la evaluación de la Calidad del ordenamiento. Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)