Diagnóstico del Proceso de Aprendizaje de Alumnos de Inteligencia Artificial mediante un Modelo Dinámico Bayesiano

Autor: Cinthia Vegega, Ariel Deroche, Pablo Pytel, Hugo Ramón, Luciano Straccia, Mariana Acosta, María Florencia Pollo-Cattaneo
Jazyk: English<br />Spanish; Castilian<br />Portuguese
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: Tecnología y Ciencia, Iss 33, Pp 98-118 (2018)
Druh dokumentu: article
ISSN: 1666-6933
DOI: 10.33414/rtyc.33.98-118.2018
Popis: 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.
Databáze: Directory of Open Access Journals