Algoritmos Evolutivos para Descubrimiento de Reglas de Predicción en la Mejora de Sistemas Educativos Adaptativos basados en Web

Abstract

Este artículo muestra la utilización de los algoritmos evolutivos para el descubrimiento de reglas de predicción que se utilizarán en la mejora de Cursos Hipermedia Adaptativos basados en Web. Se ha desarrollado una herramienta de minería de datos específica para descubrir relaciones entre los datos de utilización recogidos durante las ejecuciones de los distintos alumnos. Esta información puede ser de gran utilidad para el profesor o autor del curso, para la toma de decisiones sobre qué modificaciones son las más adecuadas para mejorar el aprendizaje de los alumnos. Para la realización de la búsqueda de reglas de predicción se ha utilizado programación genética basada en gramáticas multi-objetivo y se han comparado con algoritmos clásicos de descubrimiento de reglas.

In this paper we show the use of evolutionary algorithms for discovering prediction rules to improve web-based adaptive hypermedia courses. We have developed a specific data mining tool to discover relationship between the usage data pickup during the execution of different students. This information can be very useful to the courseware author in order to make decisions about what are the most appropriated modifications to improve the learning of the students. In order to do prediction rule discovering we have used multi-objective grammar-based genetic programming and we have compared it with other classic algorithm for rule discovering.