Recomendaciones Personalizadas de Secuencias de Cursos

Dada la variabilidad en el aprendizaje de los estudiantes, se vuelve cada vez más importante adaptar los cursos así como las secuencias de cursos a las necesidades de los estudiantes. Este documento presenta una metodología sistemática para ofrecer recomendaciones personalizadas de secuencias de cursos a los estudiantes. Primero, se desarrolla un algoritmo de búsqueda hacia adelante y de inducción hacia atrás que puede seleccionar de manera óptima secuencias de cursos para disminuir el tiempo necesario para que un estudiante se gradúe. El algoritmo considera los requisitos de prerrequisitos (típicamente presentes en la educación de nivel superior) y la disponibilidad de cursos. En segundo lugar, utilizando las herramientas de banditos multi-brazo, se desarrolla un algoritmo que puede recomendar de manera óptima una secuencia de cursos que tanto reduce el tiempo hasta graduarse como también aumenta el GPA general del estudiante. El algoritmo aprende dinámicamente cómo los estudiantes con diferentes contextos background se desempeñan en secuencias de cursos dadas y, luego, recomienda una secuencia de cursos óptima para nuevos estudiantes. Usando datos de estudiantes del mundo real del Departamento de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial de UCLA, ilustramos cómo los algoritmos propuestos superan otros métodos que no incluyen información contextual de los estudiantes al hacer recomendaciones de secuencias de cursos.