Explorando Temas en Recursos Educativos Abiertos de Tecnologías de la Información a través del Algoritmo LDA

Este artículo aplica el algoritmo Latent Dirichlet Allocation, LDA, como una técnica de aprendizaje de máquina y minería de texto para descubrir temas en OER en el contexto de la educación en ingeniería. El algoritmo LDA permite extraer temas, en este estudio los temas que se extraen de OER pueden s...

Full description

Bibliographic Details
Published in:Latin-American Journal of Computing
Main Authors: Veronica Segarra-Faggioni, Audrey Romero-Pelaez, Juan Carlos Morocho-Yunga, René Ludeña
Format: Article
Language:English
Published: Escuela Politécnica Nacional (EPN) 2024-01-01
Subjects:
metadata
oer
lda
minería de texto
modelado de temas
Online Access:https://lajc.epn.edu.ec/index.php/LAJC/article/view/376
Description
Summary:Este artículo aplica el algoritmo Latent Dirichlet Allocation, LDA, como una técnica de aprendizaje de máquina y minería de texto para descubrir temas en OER en el contexto de la educación en ingeniería. El algoritmo LDA permite extraer temas, en este estudio los temas que se extraen de OER pueden ser considerados como metadatos adicionales que enriquecerán la descripción y clasificación de los mismos. Además, se define una metodología para la identificación automática de temas en los recursos educativos abiertos. En esta investigación, se utiliza un dataset de 80 OER extraído del repositorio Skills Commons. El valor más alto de coherencia es 0.42, cuando el número de temas en el modelo LDA es 9. Estos nueve temas están relacionados con Educación en Tecnologías de la Información.
ISSN:1390-9266
1390-9134

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