ANÁLISIS DE MODELOS MENTALES Y SU PAPEL EN LA COMPRENSIÓN DE SISTEMAS COMPLEJOS PARA ESTUDIANTES DE INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
Los modelos causales son instrumentos empleados para comprender y modelar los sistemas complejos. Con el fin de representar computacionalmente el conocimiento causal se debe recurrir a estructuras grafos dirigidas. El objetivo del presente artículo consiste en aplicar el modelo de relación entre los...
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
University of Las Tunas
2018-09-01
|
| Series: | Opuntia Brava |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://opuntiabrava.ult.edu.cu/index.php/opuntiabrava/article/view/205 |
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| author | Rossana Jacqueline Lucin Arboleda Jimmy Ignacio Sornoza Moreira María Carolina Quinzo Bravo |
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| description | Los modelos causales son instrumentos empleados para comprender y modelar los sistemas complejos. Con el fin de representar computacionalmente el conocimiento causal se debe recurrir a estructuras grafos dirigidas. El objetivo del presente artículo consiste en aplicar el modelo de relación entre los factores críticos, ilustrando las ventajas de los mapas cognitivos difusos en la representación de la causalidad, para la contribución a la comprensión de los sistemas. Se muestra un procedimiento para la obtención de modelos causales. Se presenta adicionalmente un estudio de caso donde se muestra la aplicabilidad de la propuesta y el uso de la computación con palabras, en la representación del conocimiento causal en una situación determinada. Ello facilita la comprensión de sistemas complejos, en especial, la presencia de vaguedad y de retroalimentación. |
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| id | doaj.art-357b40c52c8d4af586beda0ea7dbe27b |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2222-081X |
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| last_indexed | 2024-12-13T14:14:59Z |
| publishDate | 2018-09-01 |
| publisher | University of Las Tunas |
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| series | Opuntia Brava |
| spelling | doaj.art-357b40c52c8d4af586beda0ea7dbe27b2022-12-21T23:42:20ZspaUniversity of Las TunasOpuntia Brava2222-081X2018-09-0194122010.35195/ob.v9i4.205205ANÁLISIS DE MODELOS MENTALES Y SU PAPEL EN LA COMPRENSIÓN DE SISTEMAS COMPLEJOS PARA ESTUDIANTES DE INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALESRossana Jacqueline Lucin Arboleda0Jimmy Ignacio Sornoza Moreira1María Carolina Quinzo Bravo2Máster en Administración de Empresas. Ingeniera en Sistemas Computacionales. Docente de la carrera Ingeniería en Sistemas Computacionales, Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas, Universidad de Guayaquil, Ecuador.Máster en Sistemas de información Gerencial. Ingeniero en Sistemas Computacionales. Docente de la carrera Ingeniería en Sistemas Computacionales, Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas, Universidad de Guayaquil, Ecuador.Máster en Sistemas de información Gerencial. Ingeniera en Sistemas Computacionales. Docente de la carrera Ingeniería en Sistemas Computacionales, Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas, Universidad de Guayaquil, Ecuador.Los modelos causales son instrumentos empleados para comprender y modelar los sistemas complejos. Con el fin de representar computacionalmente el conocimiento causal se debe recurrir a estructuras grafos dirigidas. El objetivo del presente artículo consiste en aplicar el modelo de relación entre los factores críticos, ilustrando las ventajas de los mapas cognitivos difusos en la representación de la causalidad, para la contribución a la comprensión de los sistemas. Se muestra un procedimiento para la obtención de modelos causales. Se presenta adicionalmente un estudio de caso donde se muestra la aplicabilidad de la propuesta y el uso de la computación con palabras, en la representación del conocimiento causal en una situación determinada. Ello facilita la comprensión de sistemas complejos, en especial, la presencia de vaguedad y de retroalimentación.http://opuntiabrava.ult.edu.cu/index.php/opuntiabrava/article/view/205causalidad, mapas cognitivos difusos, sistemas complejos, pensamiento sistémico. |
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| title_sort | analisis de modelos mentales y su papel en la comprension de sistemas complejos para estudiantes de ingenieria en sistemas computacionales |
| topic | causalidad, mapas cognitivos difusos, sistemas complejos, pensamiento sistémico. |
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