Diagnóstico del Proceso de Aprendizaje de Alumnos de Inteligencia Artificial mediante un Modelo Dinámico Bayesiano
En el siglo actual uno de los objetivos de la educación es inculcar habilidades cognitivas que les permitan buscar, encontrar y comprender información mediante una lectura crítica. Dichas habilidades son deseables en cualquier carrera ingenieril, pero se vuelven imprescindibles en disciplinas como l...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Tecnologica Nacional
2018-10-01
|
| Series: | Tecnología y Ciencia |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://rtyc.utn.edu.ar/index.php/rtyc/article/view/11 |
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| author | Cinthia Vegega Ariel Deroche Pablo Pytel Hugo Ramón Luciano Straccia Mariana Acosta María Florencia Pollo-Cattaneo |
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| author_sort | Cinthia Vegega |
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| description | En el siglo actual uno de los objetivos de la educación es inculcar habilidades cognitivas que les permitan buscar, encontrar y comprender información mediante una lectura crítica. Dichas habilidades son deseables en cualquier carrera ingenieril, pero se vuelven imprescindibles en disciplinas como la ‘Inteligencia Artificial’ donde aparecen innovaciones casi todos los días. En tal sentido, las Redes Bayesianas son un tipo de Sistema Inteligente que permite identificar el estilo de aprendizaje de los alumnos. Sin embargo, no representan satisfactoriamente la manera en que esos conocimientos evolucionan. Por consiguiente, el presente trabajo propone aplicar un Modelo Dinámico para diagnosticar el proceso de aprendizaje de los alumnos y así comprender mejor su comportamiento. |
| first_indexed | 2024-12-10T20:34:22Z |
| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1666-6933 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-12-10T20:34:22Z |
| publishDate | 2018-10-01 |
| publisher | Universidad Tecnologica Nacional |
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| series | Tecnología y Ciencia |
| spelling | doaj.art-30f08ab00406464c9fd5cc11aa9b58cf2022-12-22T01:34:34ZengUniversidad Tecnologica NacionalTecnología y Ciencia1666-69332018-10-01339811810.33414/rtyc.33.98-118.201811Diagnóstico del Proceso de Aprendizaje de Alumnos de Inteligencia Artificial mediante un Modelo Dinámico BayesianoCinthia Vegega0Ariel Deroche1Pablo Pytel2Hugo Ramón3Luciano Straccia4Mariana Acosta5María Florencia Pollo-Cattaneo6Universidad Tecnológica Nacional - ArgentinaUniversidad Tecnológica Nacional - ArgentinaUniversidad Tecnológica Nacional - ArgentinaUniversidad Tecnológica Nacional - ArgentinaUniversidad Tecnológica Nacional - ArgentinaUniversidad Tecnológica Nacional - ArgentinaUniversidad Tecnológica Nacional - ArgentinaEn el siglo actual uno de los objetivos de la educación es inculcar habilidades cognitivas que les permitan buscar, encontrar y comprender información mediante una lectura crítica. Dichas habilidades son deseables en cualquier carrera ingenieril, pero se vuelven imprescindibles en disciplinas como la ‘Inteligencia Artificial’ donde aparecen innovaciones casi todos los días. En tal sentido, las Redes Bayesianas son un tipo de Sistema Inteligente que permite identificar el estilo de aprendizaje de los alumnos. Sin embargo, no representan satisfactoriamente la manera en que esos conocimientos evolucionan. Por consiguiente, el presente trabajo propone aplicar un Modelo Dinámico para diagnosticar el proceso de aprendizaje de los alumnos y así comprender mejor su comportamiento.http://rtyc.utn.edu.ar/index.php/rtyc/article/view/11Educación y TecnologíaFormación de IngenierosEstilos de AprendizajeRedes Bayesianas Dinámicas |
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