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This paper shows how to use evolutionary algorithms to data mining methods for discovering prediction rules in databases. These rules will be used to improve web-based adpative hypermedia courses. The idea is to discover important rules among the usage data picked up during the students’ execuctions. This information may be very useful to the author of the course, who can decide what modification will be the most apropiate to improve the performance of students. In order to do the discovering of rules we have used grammar-based genetic programming (GBGP) with multiobjective optimization technics. In this work we also present a graphic tools for discovering rules to facilitate the usage of the proposed methodology to improve the courses.

En el este artículo vamos a presentar una sistema para la construcción de curso hipermedia adaptativos basados en web. Cualquier profesor utilizando nuestro sistema puede crear rápidamente un curso basado en web que además permite la adaptación tanto de la presentación como de la navegación dependiendo del nivel de conocimiento de cada alumno en particular. Para desarrollarlo hemos utilizado de base el sistema adaptativo genérico AHA (de Bra, 98), al que le hemos realizado varias modificaciones importantes para especializarlo y potenciarlo en el área de educación. Como ejemplo de utilización vamos a mostrar un curso de linux que hemos construido utilizando nuestro sistema y que actualmente está siendo utilizado por estudiantes de la Universidad de Córdoba. También estamos desarrollando una herramienta autor para que el profesor pueda construir el curso fácilmente sin la necesidad de conocer la estructura interna de AHA.