Sistema de Recomendación de Cursos en Línea basado en el Perfil de Competencias TIC del Docente
La transformación digital en la educación ha generado la necesidad de capacitar a los docentes y mejorar sus competencias digitales. Sin embargo, los procesos de formación no suelen ser efectivos dada la falta de personalización en las propuestas y la variedad en los perfiles de los docentes. Dado...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Escuela Superior Politécnica del Litoral
2024-10-01
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| Series: | Revista Tecnológica |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/1201 |
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| Summary: | La transformación digital en la educación ha generado la necesidad de capacitar a los docentes y mejorar sus competencias digitales. Sin embargo, los procesos de formación no suelen ser efectivos dada la falta de personalización en las propuestas y la variedad en los perfiles de los docentes. Dado lo anterior, este artículo aborda el desarrollo de una herramienta web diseñada para diagnosticar las capacidades digitales de los profesores y proporcionar recomendaciones personalizadas de MOOCs para apoyar el desarrollo de sus competencias. Para esto se propone un sistema que utiliza técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y un modelo de recomendación basado en contenido. Los datos de los cursos se obtienen mediante web scraping y se procesan con técnicas de PLN, utilizando un modelo de lenguaje avanzado (BERT) para generar representaciones vectoriales de los cursos y las competencias. El sistema web permite a los docentes autoevaluar sus competencias, visualizar los resultados y recibir recomendaciones personalizadas de cursos MOOC. La implementación de este sistema ha mostrado ser eficaz en la identificación de las áreas de mejora de los docentes y en la sugerencia de cursos relevantes para su desarrollo profesional. Los resultados sugieren que el uso de este sistema puede ser una solución efectiva para la capacitación en competencias digitales de los docentes.
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| ISSN: | 0257-1749 1390-3659 |