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Sistema recomanador per a cursos online

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Sistema recomanador per a cursos online

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dc.contributor.advisor Ferri Ramírez, César es_ES
dc.contributor.advisor Monserrat Aranda, Carlos es_ES
dc.contributor.advisor Guzman Ponce, Angelica es_ES
dc.contributor.author García Cucó, Arnau es_ES
dc.date.accessioned 2023-09-19T10:28:46Z
dc.date.available 2023-09-19T10:28:46Z
dc.date.created 2023-07-17
dc.date.issued 2023-09-19 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/196741
dc.description.abstract [CA] Arran la pandèmia provocada pel COVID, moltes institucions educatives i alumnes han optat per expandir-se cap a entorns de recursos d’aprenentatge oberts, com els cursos MOOC. La Universitat Politècnica de València té publicats una sèrie de cursos que no compten amb cap tipus d’ordre. Per això la tasca d’aquest projecte ha sigut realitzar un sistema recomanador que organitze els cursos de forma personalitzada per a cada usuari. El sistema consta de tres models que busquen unir forces i superar els inconvenients que cada un d’ells presenta. Els resultats són suficientment satisfactoris, tenint el model que pitjor funciona una exactitud del 45.89% davant el 13.89% de precisió d’un model aleatori. Per a l’inici en fred, hem emprat una classificació dels cursos de manera manual ja que els resultats del clústering per distàncies no eren gaire bons. Finalment, hem desenvolupat un prototip d’app que demostra com s’implementaria el model. es_ES
dc.description.abstract [ES] A raíz de la pandemia provocada por el COVID, muchas instituciones educativas y alumnos han optado por expandirse hacia entornos de recursos de aprendizaje abiertos, como los cursos MOOC. La Universidad Politécnica de Valencia tiene publicados una serie de cursos que no cuentan con ningún tipo de orden. Por eso la tarea de este proyecto ha sido realizar un sistema recomendador que organice los cursos de forma personalizada para cada usuario. El sistema consta de tres modelos que buscan aunar fuerzas y superar los inconvenientes que cada uno de ellos presenta. Los resultados son suficientemente satisfactorios, teniendo el modelo que peor funciona una exactitud del 45.89 % frente al 13.89 % de precisión de un modelo aleatorio. Para el inicio en frío, hemos utilizado una clasificación de los cursos de forma manual ya que los resultados del clústering por distancias no eran muy buenos. Por último, hemos desarrollado un prototipo de app que demuestra cómo se implementaría el modelo. es_ES
dc.description.abstract [EN] Due to the COVID pandemic, many educational institutions and students have chosen to expand into open learning resource environments, such as MOOC courses. The Polytechnic University of Valencia has published a series of courses that do not have any type of order. That is why the task of this project has been to create a recommender system that organizes these formative documents in a personalized way for each user. The system consists of three models that seek to join forces and overcome the drawbacks that each of them presents. The results are quite satisfactory, with the worst-performing model having an accuracy of 45.89\% compared to the 13.89\% accuracy of a random model. For the cold start, we used a manual ranking of the courses since the distance clústering results were not very good. Finally, we developed a prototype app that demonstrates how the model would be implemented. es_ES
dc.format.extent 69 es_ES
dc.language Catalán es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Sistema recomanador es_ES
dc.subject Filtre de contingut es_ES
dc.subject Filtre col·laboratiu es_ES
dc.subject MOOC es_ES
dc.subject Aprenentatge no supervisat es_ES
dc.subject Aprenentatge automàtic es_ES
dc.subject Optimització es_ES
dc.subject Recommender system es_ES
dc.subject Content filtering es_ES
dc.subject Collaborative filtering es_ES
dc.subject Non-supervised learning es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject Optimization es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Grado en Ciencia de Datos-Grau en Ciència de Dades es_ES
dc.title Sistema recomanador per a cursos online es_ES
dc.title.alternative Sistema recomendador para cursos online es_ES
dc.title.alternative Recommender system for online courses es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation García Cucó, A. (2023). Sistema recomanador per a cursos online. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/196741 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\155478 es_ES


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