United Academic Journals (UA Journals)

Este artículo presenta el desarrollo e implementación de un módulo en Moodle que utiliza modelos de lenguaje preentrenados para personalizar mensajes dirigidos a estudiantes. El módulo se basa en tres fuentes de datos principales: el historial de entregas de tareas, la participación en foros y el rendimiento académico del estudiante. Mediante el uso de técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), el módulo genera mensajes personalizados que buscan mejorar la motivación y la participación del estudiante en el proceso de aprendizaje. Se describen en detalle la arquitectura del sistema, el proceso de implementación, la evaluación del módulo en un caso de estudio simulado y las posibles direcciones futuras para este tipo de aplicaciones en entornos educativos.

Palabras Clave/Keywords

Palabras Clave / Keywords

Personalización, Moodle, Modelos Preentrenados, GPT.

Referencias/References

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Cómo citar/How to cite

Cómo citar / How to cite

Aciar, S. V., González-González, C. S., y Aciar, G. (2024). Personalización de Mensajes en Moodle Usando Modelos Preentrenados. En C. Rusu et al., (1ª ed.), Transformación digital en la educación: innovaciones y desafíos (pp. 103-108). Huelva (España): United Academic Journals (UA Journals). https://doi.org/10.54988/uaj.000029.016