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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