Resumen:
En este trabajo se describe el desarrollo de un sistema inteligente que ayuda a un usuario a encontrar los recursos educativos
electrónicos que le sean más apropiados de acuerdo a sus necesidades y preferencias. Como hipótesis de trabajo
se considera que se tienen diferentes repositorios de objetos de aprendizaje, donde cada objeto tiene metadatos descriptivos.
Se propone utilizar estos metadatos para recuperar aquellos objetos que satisfagan no solo el tema de la consulta, sino también el perfil de usuario, teniendo en cuenta sus características y preferencias. El sistema de recomendación se diseña con
una arquitectura multiagente para la recuperación de los recursos educativos en la Web. Esta plataforma multiagente incluye
varios tipos de agentes con diferentes funcionalidades. En particular, en este trabajo se modela el Agente Recomendador
(Agente-R), como un agente BDI graduado. Este agente se encarga de realizar una recuperación flexible y presentar una lista
ordenada con los mejores recursos de acuerdo con el perfil de usuario. Se especifica este modelo de agente mediante un
sistema multi-contexto y se diseña el Agente-R siguiendo una metodología adecuada. Actualmente se está implementando un
prototipo de este sistema de recomendación.
