Diagnóstico del proceso de aprendizaje de alumnos de inteligencia artificial mediante un modelo dinámico bayesiano
- Autores
- Vegega, Cinthia; Deroche, Ariel; Pytel, Pablo; Ramón, Hugo; Straccia, Luciano; Acosta, Mariana; Pollo-Cattaneo, María Florencia
- Año de publicación
- 2016
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión enviada
- Descripción
- 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.
Fil: Vegega, Cinthia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina.
Fil: Deroche, Ariel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina.
Fil: Pytel, Pablo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina.
Fil: Ramón, Hugo. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina.
Fil: Straccia, Luciano. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina.
Fil: Acosta, Mariana. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina.
Fil: Pollo-Cattaneo, María Florencia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina. - Materia
-
Informática
Inteligencia artificial
Enseñanza de la informática
Aprendizaje - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Católica de Salta
- OAI Identificador
- oai:bibliotecas.ucasal.edu.ar:61412
Ver los metadatos del registro completo
id |
RIUCASAL_2decf6f3f8e2fda5c7d9937bff9af60f |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:bibliotecas.ucasal.edu.ar:61412 |
network_acronym_str |
RIUCASAL |
repository_id_str |
3930 |
network_name_str |
Repositorio Institucional (UCaSal) |
spelling |
Diagnóstico del proceso de aprendizaje de alumnos de inteligencia artificial mediante un modelo dinámico bayesianoVegega, CinthiaDeroche, ArielPytel, PabloRamón, HugoStraccia, LucianoAcosta, MarianaPollo-Cattaneo, María FlorenciaInformáticaInteligencia artificialEnseñanza de la informáticaAprendizajeEn 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.Fil: Vegega, Cinthia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina.Fil: Deroche, Ariel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina.Fil: Pytel, Pablo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina.Fil: Ramón, Hugo. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina.Fil: Straccia, Luciano. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina.Fil: Acosta, Mariana. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina.Fil: Pollo-Cattaneo, María Florencia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina.Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería (Salta)Congreso Nacional de Ingeniería en Informática / Sistemas de información (4° : 2016 nov. 17-18 : Salta)2016-12-30info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/submittedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttps://bibliotecas.ucasal.edu.ar/opac_css/index.php?lvl=cmspage&pageid=24&id_notice=614126141220170526u u u0frey0103 baspa1001514Salta (province)info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Atribución/Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:Repositorio Institucional (UCaSal)instname:Universidad Católica de Saltainstacron:UCaSal2025-09-18T10:51:45Zoai:bibliotecas.ucasal.edu.ar:61412Institucionalhttp://bibliotecas.ucasal.edu.ar/opac_css/index.php?lvl=cmspage&pageid=16Universidad privadaNo correspondehttp://bibliotecas.ucasal.edu.ar/ws/oai2_7?verb=Identifycdiedrich@ucasal.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:39302025-09-18 10:51:45.636Repositorio Institucional (UCaSal) - Universidad Católica de Saltafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Diagnóstico del proceso de aprendizaje de alumnos de inteligencia artificial mediante un modelo dinámico bayesiano |
title |
Diagnóstico del proceso de aprendizaje de alumnos de inteligencia artificial mediante un modelo dinámico bayesiano |
spellingShingle |
Diagnóstico del proceso de aprendizaje de alumnos de inteligencia artificial mediante un modelo dinámico bayesiano Vegega, Cinthia Informática Inteligencia artificial Enseñanza de la informática Aprendizaje |
title_short |
Diagnóstico del proceso de aprendizaje de alumnos de inteligencia artificial mediante un modelo dinámico bayesiano |
title_full |
Diagnóstico del proceso de aprendizaje de alumnos de inteligencia artificial mediante un modelo dinámico bayesiano |
title_fullStr |
Diagnóstico del proceso de aprendizaje de alumnos de inteligencia artificial mediante un modelo dinámico bayesiano |
title_full_unstemmed |
Diagnóstico del proceso de aprendizaje de alumnos de inteligencia artificial mediante un modelo dinámico bayesiano |
title_sort |
Diagnóstico del proceso de aprendizaje de alumnos de inteligencia artificial mediante un modelo dinámico bayesiano |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Vegega, Cinthia Deroche, Ariel Pytel, Pablo Ramón, Hugo Straccia, Luciano Acosta, Mariana Pollo-Cattaneo, María Florencia |
author |
Vegega, Cinthia |
author_facet |
Vegega, Cinthia Deroche, Ariel Pytel, Pablo Ramón, Hugo Straccia, Luciano Acosta, Mariana Pollo-Cattaneo, María Florencia |
author_role |
author |
author2 |
Deroche, Ariel Pytel, Pablo Ramón, Hugo Straccia, Luciano Acosta, Mariana Pollo-Cattaneo, María Florencia |
author2_role |
author author author author author author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Congreso Nacional de Ingeniería en Informática / Sistemas de información (4° : 2016 nov. 17-18 : Salta) |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Informática Inteligencia artificial Enseñanza de la informática Aprendizaje |
topic |
Informática Inteligencia artificial Enseñanza de la informática Aprendizaje |
dc.description.none.fl_txt_mv |
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. Fil: Vegega, Cinthia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina. Fil: Deroche, Ariel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina. Fil: Pytel, Pablo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina. Fil: Ramón, Hugo. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina. Fil: Straccia, Luciano. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina. Fil: Acosta, Mariana. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina. Fil: Pollo-Cattaneo, María Florencia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina. |
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. |
publishDate |
2016 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2016-12-30 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/submittedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
submittedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
https://bibliotecas.ucasal.edu.ar/opac_css/index.php?lvl=cmspage&pageid=24&id_notice=61412 61412 20170526u u u0frey0103 ba |
url |
https://bibliotecas.ucasal.edu.ar/opac_css/index.php?lvl=cmspage&pageid=24&id_notice=61412 |
identifier_str_mv |
61412 20170526u u u0frey0103 ba |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Atribución/Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Atribución/Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.coverage.none.fl_str_mv |
1001514 Salta (province) |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería (Salta) |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería (Salta) |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional (UCaSal) instname:Universidad Católica de Salta instacron:UCaSal |
reponame_str |
Repositorio Institucional (UCaSal) |
collection |
Repositorio Institucional (UCaSal) |
instname_str |
Universidad Católica de Salta |
instacron_str |
UCaSal |
institution |
UCaSal |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional (UCaSal) - Universidad Católica de Salta |
repository.mail.fl_str_mv |
cdiedrich@ucasal.edu.ar |
_version_ |
1843612273762893824 |
score |
12.490522 |