Con los avances de la tecnología actual y las facilidades de acceso a la información que esta nos brinda, se hace cada vez más necesario el desarrollo de sistemas ubicuos que permitan acceder a dicha información desde cualquier lugar y en cualquier momento. La presente investigación pretende aprovechar las bondades de la computación ubicua, definida por primera vez el artículo ¿The Computer for the 21st Century¿ cómo una computación robusta y transparente al usuario la cual permita tener acceso a sistemas desde lugares remotos [1], con el fin de proponer un modelo de recomendación personalizada de recursos educativos en cursos virtuales adaptativos. Este modelo será diseñado a partir de la caracterización de elementos de computación ubicua, sistemas de recomendación y sensibilidad al contexto que sean útiles para la investigación. Esto con el fin de concebir un sistema distribuido que permita recopilar y compartir la información de diferentes nodos y a su vez exponga dicha información para que pueda ser accedida desde diferentes lugares. Se propone la utilización de agentes inteligentes para el desarrollo de tareas que incorporen características de proactividad, deliberación y recomendación. Los sistemas ubicuos se definen como herramientas informáticas que tienen capacidad de comunicación a través de redes interconectadas y cuya principal característica es la búsqueda de un entorno rodeado de objetos que tengan capacidad de cómputo, permitiéndoles de esta manera comunicarse con otros objetos, es decir, la computación ubicua debe tener un nivel mínimo de intrusión, exhibir una inherente proactividad y una adaptatividad dinámica en función de la situación actual (contexto) y de las preferencias del usuario y su entorno [2]. Dichas características pueden complementarse perfectamente con la definición de SMA, los cuales son definidos como un conjunto de agentes que operan e interactúan dentro de un ambiente para resolver un problema específico y complejo [3]. Este paradigma otorga una nueva manera de analizar, diseñar e implementar sistemas de software complejos y ha sido muy usada para el desarrollo de ambientes de aprendizaje virtuales [4]. Otra característica importante a destacar en el uso de este tipo de sistemas, es la extracción de información valiosa a partir de los perfiles de usuario; a través de los cuales se pueden aprovechar las bondades que trae el uso de los sistemas de recomendación [5] los cuales hacen las veces de filtro de información que permite a sus usuarios recibir sólo información adaptada a sus características y necesidades, ahorrando así tiempo en la clasificación de la información que les es de interés. A partir del modelo propuesto, se implementará un prototipo de Sistema MultiAgente ubicuo, adaptativo y sensible al contexto para ofrecer recomendaciones personalizadas de recursos educativos en Cursos Virtuales Adaptativos y orientado a dispositivos móviles que permita la evaluación del desempeño de éste a partir de métricas aplicadas a una serie de casos de estudio. Referencias [1] M. Weiser, «The computer for the 21 century», SIGMOBILE Mob Comput Commun Rev, vol. 3, n.o 3, pp. 3¿11, jul. 1999. [2] C. Sagaran, A. Dehghantanha, y R. Ramli, «A User-Centered Context-Sensitive Privacy Model in Pervasive Systems», en Second International Conference on Communication Software and Networks, 2010. ICCSN ¿10, 2010, pp. 78-82. [3] Weiss, G. (2007). Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, The MIT Press, ISBN 0-262-23203-0, Boston, USA. [4] Casali, A., Gerling, V., Deco, C. & Bender, C. (2011). Sistema inteligente para la recomendación de objetos de aprendizaje, Revista Generación Digital, vol. 9, no. 1, pp. 88-95. [5] «Sistemas de recomendaciones: herramientas para el filtrado de información en Internet», Hipertext. [En línea]. Disponible en: http://www.upf.edu/hipertextnet/numero-2/recomendacion.html. [Accedido: 05-ago-2013].