Abstract
Nowadays there are many repositories that allow searching and retrieval of learning objects. However, these selected learning objects in many cases are not adequate to student’s profiles. Hence, the construction of adaptive e-learning recommender systems considering student cognitive characteristics requires customized searches to support teaching-learning processes. The use of intelligent agents is useful in order to get better results when learning objects are stored in large volume of repository federations. Thus, this paper proposes a model for learning object searching retrieving, recommendation, and evaluation modeled through the paradigm of multi-agent systems, called BROA. Finally, some results obtained from the BROA system are presented and discussed.
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Rodríguez, P., Tabares, V., Duque, N., Ovalle, D., Vicari, R.M. (2012). Multi-agent Model for Searching, Recovering, Recommendation and Evaluation of Learning Objects from Repository Federations. In: Pavón, J., Duque-Méndez, N.D., Fuentes-Fernández, R. (eds) Advances in Artificial Intelligence – IBERAMIA 2012. IBERAMIA 2012. Lecture Notes in Computer Science(), vol 7637. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-34654-5_64
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