Modelo de interfaz adaptativa para recomendación de objetos de aprendizaje basado en perfiles de usuario, agentes inteligentes y ontologías (2017)
La evolución de las interfaces gráficas ha permitido aumentar la interacción entre los usuarios y los sistemas computacionales. El objetivo de esta tesis de maestría es crear un modelo de interfaz adaptativa que se adapte a las características de los usuarios y sea capaz de recomendar objetos de aprendizaje (OAs). El modelo de interfaz adaptativa propuesto contiene un SMA diseñado bajo la metodología Prometheus para la recomendación de los OAs, el cual al ser integrado con una ontología diseñada mediante la metodología Methontology es capaz de realizar recomendaciones sobre la distribución de los páneles que componen la interfaz gráfica de usuario (GUI), consiguiendo de esta forma la funcionalidad adaptativa del sistema. Se implementó un prototipo basado en el modelo propuesto el cual es evaluado mediante las métricas: (1) Rendimiento del sistema, (2) Satisfacción del usuario con respecto a las recomendaciones suministradas para la GUI, (3) Satisfacción del usuario con respecto a las recomendaciones suministradas por el SR, (4) Completitud de la funcionalidad del prototipo en los navegadores, (5) Usabilidad y (6) Grado de resistencia a la sobrecarga, a todas ellas se les aplicó uno o varios casos de estudio. Se puede concluir que se obtuvo un impacto positivo sobre los usuarios al utilizar la interfaz adaptativa debido a que ellos aceptaron la mayoría de las recomendaciones con respecto a GUI, las recomendaciones de OAs tienen un alto porcentaje de aceptación, el funcionamiento del prototipo fue adecuado en la mayoría de los navegadores y el sistema es capaz de soportar grandes cantidades de peticiones.