I agent
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El documento habla sobre la extracción de datos semánticos de sistemas e-learning. Actualmente los datos se almacenan en bases de datos relacionales pero la solución propuesta es usar la web semántica mediante la generación de ficheros RDF y consultas SPARQL. Esto permitiría conocer información como qué estudiante es más aplicado basándose en su actividad en foros, saber las tendencias de los cursos más elegidos y realizar minería de datos en los registros de Moodle.
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- 1. I-AGENT Extracción de datos semánticos de sistemas E-learning Luis Fernández Palacio
- 2. Situación Actual Moodle Servlet Motor de Inferencias Jena Ficheros RDF ¿Actividad a mostrar? ¿Cuál es la siguiente actividad a realizar por el estudiante?
- 3. Posible situación futura ¿Cómo saber si un estudiante es aplicado? Actividad en el foro. Ej: Más de 10 mensajes. Si pasa un número determinado de actividades. ¿Cómo saber la tendencia de los cursos? El 80% de los estudiantes que eligen el curso A, eligen el C. Problemas actuales Gran cantidad de datos Almacén de esos datos en BBDD relacionales. Solución (Web Semántica) Minería de datos en los Logs de Moodle. Generación de ficheros RDF. Consultas SPARQL
- 4. Modelo Quiero saber cuál el estudiante más aplicado: Foros en Moodle Logs de Moodle (?X, userdef:activoForo ?Foro) <- (?X rdf:type moodle:estudiante) (?X userdef:post ?Foro) (?X userdef:numeroPost ?Y) ge(?Y, "10"^^xs:integer) Minería de datos Moodle
- 5. Presente vs. Futuro Datos Logs Reutilización Datos Logs VS.