Resumen

Los cursos en línea masivos y abiertos (MOOC, por sus siglas en inglés) son una tendencia técnica en el campo de la educación. A medida que el número de MOOCs disponibles continúa creciendo de manera dramática, la dificultad para que los estudiantes encuentren cursos que satisfagan sus objetivos de aprendizaje personalizados también ha aumentado. Los textos no estructurados, como las descripciones de los cursos y las habilidades de los cursos, contienen información detallada sobre los cursos y son útiles para las plataformas de MOOC en la construcción de servicios personalizados. Este artículo propone un nuevo método de clasificación de búsqueda para MOOCs que integra información no estructurada de los cursos. Proponemos un modelo basado en la asignación latente de Dirichlet para agrupar cursos en grupos basados en las descripciones de los cursos. Los cursos en el mismo grupo se consideran que comparten contenidos educativos similares. Luego proponemos el algoritmo CourseRank basado en la información de las habilidades de los cursos para recomendar y clasificar cursos cuando los estudiantes buscan o hacen clic

• Materias:Redes de radio Sistemas de información Comunicaciones inalámbricas Cifrado de bloques
• Subjects:Radio Networks Information systems Wireless communications Block ciphers
• Palabras claves:Cursos en línea abiertos y masivos; MOOCs; Educación; Metas de aprendizaje personalizadas; Textos no estructurados; Descripciones de cursos; Habilidades del curso; Servicios personalizados; Método de clasificación de búsqueda; Asignación de Dirichlet latente; Agrupar cursos; Contenidos educativos; Algoritmo CourseRank; Recomendar cursos; Clasificar cursos; Conjunto de datos de Coursera; Resultados de clasificación satisfactorios; Plataformas de MOOC
• Keywords:Massive open online courses; MOOCs; Education; Personalized learning goals; Unstructured texts; Course descriptions; Course skills; Personalized services; Search ranking method; Latent Dirichlet allocation; Cluster courses; Educational contents; CourseRank algorithm; Recommend courses; Rank courses; Coursera dataset; Satisfactory ranking results; MOOC platforms