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Proyecto 2020 - INEDA

   

GID2017-1 | Grupo de Innovación docente en Estructuras de Datos y Algoritmos (INEDA)

Proyecto 2020

Uso de Técnicas Avanzadas de Procesamiento del Lenguaje Natural para la Recomendación Automática de Contenidos, Conversaciones y Actividades de Refuerzo en Asignaturas de Programación, Estructuras de datos y Algoritmia

Resumen

El objetivo principal de este proyecto es el empleo de técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural para la construcción de un recomendador, tanto de contenidos como de actividades, que sirva a los estudiantes para reforzar el estudio de los elementos o temas de mayor dificultad en asignaturas de programación, estructuras de datos y algoritmia. Las actuaciones en estas asignaturas, que se imparten en los primeros cursos de las titulaciones de informática, son cruciales a la hora de reducir el abandono y mejorar los indicadores de la titulación.

El grupo de investigación, gracias al trabajo desarrollado en proyectos de innovación anteriores, dispone tanto de los algoritmos como del marco metodológico necesario como punto de partida para el desarrollo de un primer prototipo de sistema de recomendación basado en contenido, que tenga en cuenta la similitud de los conceptos extraídos de la consulta lanzada por un estudiante en el foro de una asignatura, con los aspectos o conceptos tratados en una base de datos de ejercicios resueltos y de hilos de discusión de años anteriores.

Nuestra hipótesis, que será evaluada tanto cuantitativa como cualitativamente, es que la recomendación personalizada de contenidos con los que ampliar y afianzar los conceptos estudiados en el temario, puede ser de gran ayuda para los estudiantes y se traducirá, previsiblemente, en una mejora de los resultados de evaluación, a la vez que aliviará la carga de trabajo del equipo docente, al reducir las respuestas a dudas que se repiten con frecuencia.

Objetivos

[OBJ.1] La adaptación y mejora de los métodos de detección de frases clave y de identificación automática de temas desarrollados en el proyecto de innovación docente anterior, para su uso en un tipo de textos diferente a aquellos para los que fueron inicialmente diseñados, como son las consultas de estudiantes sobre conceptos o temas de una asignatura.

[OBJ.2] El diseño e implementación de un recomendador basado en la extracción de frases claveen las consultas realizadas por estudiantes y en su similitud con aquellas extraídas en ejercicios de examen e hilos de discusión de cursos anteriores.

[OBJ.3] El diseño e implementación de una interfaz que facilite el uso del recomendador por parte de los estudiantes. Podemos ver el recomendador como un chat en el que el usuario plantea una pregunta y recibe una respuesta que incluye ejercicios e hilos de discusión que no solo contienen la respuesta a la pregunta planteada sino que le ayudan a profundizar y practicar en distintos aspectos relacionados con la misma. Por las características de este recomendador, se integrará dicha interfaz en Telegram.

[OBJ.4] La evaluación del recomendador por parte de los usuarios finales, tanto en términos de utilidad como de usabilidad.