Proyecto iLIME

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El proyecto iLIME tiene como misión la puesta en funcionamiento, en un escenario real, de una capa de recomendación de itinerarios docentes. Por escenario real nos referimos a cualquier entorno de elearning aplicado a un curso específico, espacio académico o cualquier otro dominio educativo orientado a TEL (Technology-enhanced Learning). iLIME pretende por otro lado ser independiente de sistema de gestión de contenidos de aprendizaje mediante un conjunto de APIs diseñadas a tal efecto.

Fuente de financiación

Plan Privado de Investigación de la UNIR 1era convocatoria (PPI-1).

Objetivos del proyecto

  • Implementar un sistema recomendador de itinerarios/materiales de aprendizaje independiente de plataforma de aprendizaje (capa de recomendación).
  • Conectar la capa de recomendación con el máximo número de LMS y sistemas eLearning libres y/o comerciales usados por instituciones y empresas.
  • Desplegar un sistema sencillo, intuitivo y multiplataforma de creación, mantenimiento, modificación y validación de un sistema de reglas.
  • Diseñar un planificador eficiente de ejecución de reglas.
  • Generar recomendaciones y presentarlas de manera armonizada con el sistema informático de gestión de aprendizaje en uso.

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Resumen del modelo LIME

Se trata de un modelo de caracteriza y pondera los siguientes aspectos del proceso de aprendizaje, en un entorno educativo determinado:

  • Entradas (inputs). Son situaciones, acciones y actividades por parte del alumno que son de alguna manera medibles, cuantificables y/o apreciables y a las que se les puede asignar una contribución específica al total de la evaluación del alumno/a.
  • Balance entre el peso que se da a la contribución personal de cada alumno a su propio aprendizaje (learning), el seguimiento/atención por parte de profesores y/o personal académico (mentoring) y a los tiempos/procesos/tareas de interacción con otros estudiantes del grupo (interaction). A estas tres aportaciones, en el modelo LIME, se las denomina categorías.
  • Nivel de formalidad de cada entrada: formal – informal (setting según el modelo LIME)
  • Evaluación o resultados de ejercicios de carácter formal (eval)

En base al balance de categorías, formalidad y carácter evaluatorio de cada input y a su interrelación, se diseñan reglas por parte de un experto sensible de la dinámica del grupo y de la materia de estudio. Mediante la aplicación de estas reglas se generan recomendaciones personalizadas para cada alumno/a, siendo incluso posibles las recomendaciones a nivel de grupo.

Innovaciones del proyecto iLIME / Metodología

El primer elemento innovador es el modelo LIME en sí mismo. Los algoritmos y procesos de recomendación se basan típicamente en dos fundamentos: la colaboración entre los usuarios (collaborative filter) y el contenido disponible de la plataforma (content-based). Atendiendo a la literatura, ambos enfoques han demostrado no ser del todo eficientes, y mucho menos a la hora de generar recomendaciones en el ámbito del e-learning. Existen otros enfoques más complejos que intentan suplir las carencias de los acabados de mencionar pero que no han pasado por la necesaria validación en entornos e-learning de producción. LIME, como modelo, descansa sobre la supervisión, en principio sólo inicial, de un experto (profesor, tutor o miembro de la comunidad docente) que es el encargado de ponderar y balancear la contribución de las distintas categorías en base a los objetivos del curso, grupo o ámbito de estudio. Así mismo, el modelo tampoco padece el obstáculo del llamado cold-start propio de los sistemas recomendadores basados en filtros colaborativos, sino que desde el inicio LIME ya está capacitado para operar. Estas características conforman un patrón orientado a sugerencias educativas indiscutiblemente práctico e integrado de manera consistente con cada ambiente docente en particular.

El segundo punto de innovación consiste en la implementación técnica en sí misma: iLIME. Como software y sistema informático, iLIME se comporta como middleware entre un LMS y el alumno/usuario, de manera que es capaz de generar recomendaciones independientemente del sistema elearning utilizado. Para ello son necesarias APIs de conexión y ya existen avances en la integración con los principales LMS (Sakai, Moodle, Blackboard, etc.). Por otro lado, el interfaz de configuración se ha pensado desde el principio para presentar una disposición muy intuitiva, limpia y lista para usar por parte del experto. Se ha hecho especial énfasis en el uso de tecnologías abiertas y multiplataforma, como HTML5.

El tercer  aspecto innovador lo representa la contribución a la comunidad educativa en general. Por un lado, para el docente (o institución docente) supone un ejercicio de reflexión sobre qué actividades va a evaluar, que peso específico va a dar a la evolución del aprendizaje de alumno, a las tareas grupales que impliquen interacción y la evaluación objetiva.  Igualmente, deberá programar con antelación qué contribución global tendrá el aprendizaje informal en el curso.

Una ventaja todavía más interesante para el profesor (o institución), es la posibilidad de automatización de las sugerencias a ofrecer a las comunidad de alumnos.  Estas comunidades y, más en el caso de instituciones de educación a distancia, pueden llegar a contar con miles de alumnos dispersados por todo el mundo, operando y trabajando en zonas horarias muy dispares. En estos escenarios LIME puede resultar un apoyo muy valioso para guiar al alumno por el camino educativo óptimo.

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El proyecto en la práctica

El modelo LIME ya ha pasado una fase de experimentación con resultados satisfactorios en julio de 2012 durante el la ejecución del módulo Diseño y gestión de proyectos de investigación del Máster oficial universitario en e-Learning y Redes Sociales. También ha tenido repercusión en publicaciones como “L.I.M.E. A recommendation model for informal and formal learning, engaged. Daniel Burgos. International Jorunal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence 01/2013; 2:79-86”

Sin embargo, el objetivo de futuro inmediato es usar de manera totalmente integrada iLIME como middleware de recomendación en todos los grados, postgrados y cursos de la Escuela de Ingeniería Informática de la UNIR.  La Escuela de Ingeniería de la UNIR desarrolla diversos programas académicos centrados en Ingeniería y Tecnología. Hasta ahora:

  • Máster en eLearning y Redes Sociales
  • Máster en Seguridad Informática
  • Máster en Diseño y Gestión de Proyectos Tecnológicos
  • Grado en Ingeniería Informática.

Todos ellos buscan la actualidad de la tecnología en sus campos específicos y cuentan con profesionales en activo que transmiten su conocimiento teórico y su aplicación práctica a problemas y situaciones cotidianas. Si a esta notable experiencia y calidad en la docencia sumamos la versatilidad y utilidad de un sistema recomendador como iLIME, nos encontraremos con un escenario de e-Learning extremadamente actual, vanguardista y beneficioso para la comunidad educativa. iLIME no sólo resultará una herramienta provechosa para los alumnos, sino también para el profesorado, el cual contará con un dispositivo de seguimiento y recomendación automático del trayecto educativo de sus alumnos, basado en los criterios, pesos y reglas definidos de antemano.