Con los avances de la tecnologia actual y las facilidades de acceso a la informacion que esta nos brinda, se hace cada vez mas necesario el desarrollo de sistemas ubicuos que permitan acceder a dicha informacion desde cualquier lugar y en cualquier momento. La presente investigacion pretende aprovechar las bondades de la computacion ubicua, definida por primera vez el articulo ¿The Computer for the 21st Century¿ como una computacion robusta y transparente al usuario la cual permita tener acceso a sistemas desde lugares remotos [1], con el fin de proponer un modelo de recomendacion personalizada de recursos educativos en cursos virtuales adaptativos. Este modelo sera disenado a partir de la caracterizacion de elementos de computacion ubicua, sistemas de recomendacion y sensibilidad al contexto que sean utiles para la investigacion. Esto con el fin de concebir un sistema distribuido que permita recopilar y compartir la informacion de diferentes nodos y a su vez exponga dicha informacion para que pueda ser accedida desde diferentes lugares. Se propone la utilizacion de agentes inteligentes para el desarrollo de tareas que incorporen caracteristicas de proactividad, deliberacion y recomendacion. Los sistemas ubicuos se definen como herramientas informaticas que tienen capacidad de comunicacion a traves de redes interconectadas y cuya principal caracteristica es la busqueda de un entorno rodeado de objetos que tengan capacidad de computo, permitiendoles de esta manera comunicarse con otros objetos, es decir, la computacion ubicua debe tener un nivel minimo de intrusion, exhibir una inherente proactividad y una adaptatividad dinamica en funcion de la situacion actual (contexto) y de las preferencias del usuario y su entorno [2]. Dichas caracteristicas pueden complementarse perfectamente con la definicion de SMA, los cuales son definidos como un conjunto de agentes que operan e interactuan dentro de un ambiente para resolver un problema especifico y complejo [3]. Este paradigma otorga una nueva manera de analizar, disenar e implementar sistemas de software complejos y ha sido muy usada para el desarrollo de ambientes de aprendizaje virtuales [4]. Otra caracteristica importante a destacar en el uso de este tipo de sistemas, es la extraccion de informacion valiosa a partir de los perfiles de usuario; a traves de los cuales se pueden aprovechar las bondades que trae el uso de los sistemas de recomendacion [5] los cuales hacen las veces de filtro de informacion que permite a sus usuarios recibir solo informacion adaptada a sus caracteristicas y necesidades, ahorrando asi tiempo en la clasificacion de la informacion que les es de interes. A partir del modelo propuesto, se implementara 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 moviles que permita la evaluacion del desempeno de este a partir de metricas 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 recomendacion de objetos de aprendizaje, Revista Generacion Digital, vol. 9, no. 1, pp. 88-95. [5] «Sistemas de recomendaciones: herramientas para el filtrado de informacion en Internet», Hipertext. [En linea]. Disponible en: http://www.upf.edu/hipertextnet/numero-2/recomendacion.html. [Accedido: 05-ago-2013].