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

  • Cinthia Vegega Universidad Tecnológica Nacional - Argentina
  • Ariel Deroche Universidad Tecnológica Nacional - Argentina
  • Pablo Pytel Universidad Tecnológica Nacional - Argentina
  • Hugo Ramón Universidad Tecnológica Nacional - Argentina
  • Luciano Straccia Universidad Tecnológica Nacional - Argentina
  • Mariana Acosta Universidad Tecnológica Nacional - Argentina
  • María Florencia Pollo-Cattaneo Universidad Tecnológica Nacional - Argentina
Palabras clave: Educación y Tecnología, Formación de Ingenieros, Estilos de Aprendizaje, Redes Bayesianas Dinámicas

Resumen

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.

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Publicado
2018-10-18
Cómo citar
Vegega, C., Deroche, A., Pytel, P., Ramón, H., Straccia, L., Acosta, M., & Pollo-Cattaneo, M. (2018). Diagnóstico del Proceso de Aprendizaje de Alumnos de Inteligencia Artificial mediante un Modelo Dinámico Bayesiano. Revista Tecnología Y Ciencia, 1(33), 98-118. https://doi.org/10.33414/rtyc.33.98-118.2018
Sección
Artículos