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dc.contributor.author
Gasparini, Isabela
dc.contributor.author
Eyharabide, Maria Victoria
dc.contributor.author
Schiaffino, Silvia Noemi
dc.contributor.author
Pimenta, Marcelo
dc.contributor.author
Amandi, Analia Adriana
dc.contributor.author
Palazzo M. de Oliveira, Jose
dc.contributor.other
Graf, Sabine
dc.contributor.other
Lin, Fuhua
dc.date.available
2021-11-29T10:43:00Z
dc.date.issued
2012
dc.identifier.citation
Gasparini, Isabela; Eyharabide, Maria Victoria; Schiaffino, Silvia Noemi; Pimenta, Marcelo; Amandi, Analia Adriana; et al.; Improving User Profiling for a Richer Personalization: Modeling Context in E-Learning; IGI Global; 2012; 182-197
dc.identifier.isbn
9781609608422
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/147573
dc.description.abstract
This chapter presents the context-aware aspects of ADAPTSUR, a personalization approach designed for e-learning environments. The main features of ADAPTSUR are described and illustrated, showing how to use it to model context and culture for personalization in e-learning environments. The authors describe two materializations of the proposed approach, an adaptive e-learning system and an intelligent tutor, which provide personalized assistance to students taking into account their profiles. Finally, the authors discuss the benefits of their proposal.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
IGI Global
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
USER PROFILING
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
Improving User Profiling for a Richer Personalization: Modeling Context in E-Learning
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type
info:eu-repo/semantics/bookPart
dc.type
info:ar-repo/semantics/parte de libro
dc.date.updated
2021-01-27T20:22:44Z
dc.journal.pagination
182-197
dc.journal.pais
Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Gasparini, Isabela. Universidade Federal do Rio Grande do Sul; Brasil
dc.description.fil
Fil: Eyharabide, Maria Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
dc.description.fil
Fil: Schiaffino, Silvia Noemi. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
dc.description.fil
Fil: Pimenta, Marcelo. Universidade Federal do Rio Grande do Sul; Brasil
dc.description.fil
Fil: Amandi, Analia Adriana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
dc.description.fil
Fil: Palazzo M. de Oliveira, Jose. Universidade Federal do Rio Grande do Sul; Brasil
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.igi-global.com/chapter/improving-user-profiling-richer-personalization/56080
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.4018/978-1-60960-842-2.ch012
dc.conicet.paginas
342
dc.source.titulo
Intelligent and Adaptive Learning Systems: Technology Enhanced Support for Learners and Teachers
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