Artigo Acesso aberto

Búsqueda de la calidad del aprendizaje mediante herramientas de inteligencia artificial

2012; Volume: 1; Issue: 12 Linguagem: Espanhol

10.18682/cyt.v1i12.654

ISSN

2344-9217

Autores

Lucas Dima, Rafael Urdaneta, Gabriel Sosa, Gabriela Esperón, Daniela López De Luise,

Tópico(s)

Software Engineering Research

Resumo

Este trabajo expone, mediante el uso de técnicas de minería de datos e inteligencia artificial, una alternativa para determinar posibles factores ajenos a los académicos que puedan interferir de manera positiva o negativa en la calidad del aprendizaje de estudiantes universitarios del área de Matemática. Para tal fin se relevó una serie de datos socioeconómicos considerados relevantes por especialistas, sociólogos y pedagogos, incorporando adicionalmente una serie de evaluaciones prediseñadas con aspectos conceptuales, algebraicos y de modelización. Se emplea el método de clasificación bietápico el cual es una herramienta de exploración diseñada para descubrir las agrupaciones naturales (o conglomerados) de un conjunto de datos que, de otra manera, no sería posible detectar. A partir de este agrupamiento se establecerá la base para la elaboración de reglas que alimentarán al sistema experto para la formulación de conclusiones y recomendaciones para los estudiantes y docentes.

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