In the field of education and technology companies, online judges play an important role in the development of programming skills because on these platforms students must solve challenges using specific programming languages. However, the sheer number of coding challenges available can be overwhelming for students, leading to frustration and loss of interest. To resolve this situation, recommender systems can be an effective solution. However, programming judges have not delved far enough into this area. Therefore, this research focused on evaluating six artificial intelligence techniques through a cloud-based architecture for the prediction of the level of difficulty from the statements of the problems to be coupled to a recommendation system. To validate the experiments, a real CodeChef programming judge was used and the experiments were evaluated through statistical tests. The results...

Hoy en día, los jueces en línea de programación desempeñan un papel fundamental en ayudar a los estudiantes a desarrollar habilidades de programación que les son útiles tanto en empresas tecnológicas como en la educación. Debido a esto, muchos jueces en línea ofrecen una cantidad considerable de retos de programación; sin embargo, esta sobrecarga de retos puede frustrar a los estudiantes y hacer que pierdan interés en resolverlos, especialmente debido a su inexperiencia a la hora de seleccionar el próximo desafío de programación. Los sistemas de recomendación surgen para abordar esta situación, aunque en el contexto de los jueces de programación no han sido estudiados exhaustivamente. Por lo tanto, el objetivo de este estudio es mejorar los sistemas de recomendación de jueces de programación mediante modelos híbridos de filtrado colaborativo, utilizando ensamblado ví...