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dc.contributor.advisorVerdú Pérez, María Jesús es
dc.contributor.advisorRegueras Santos, Luisa María es
dc.contributor.authorVerdú Pérez, Elena
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación es
dc.date.accessioned2011-01-17T11:26:06Z
dc.date.available2011-01-17T11:26:06Z
dc.date.issued2010
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/777
dc.description.abstractEl objetivo principal de esta tesis consiste en la propuesta y validación de métodos basados en técnicas de Inteligencia Artificial para la estimación del nivel de dificultad de los desafíos propuestos en el entorno On-line de Aprendizaje Competitivo QUESTTOURnament, que permita el posterior establecimiento de concursos o itinerarios de aprendizaje para grupos de alumnos según su nivel de conocimiento. QUESTOURnament es una herramienta telemática que permite el desarrollo de concursos on-line. Mediante estudios de estado de arte de sistemas de aprendizaje competitivo y de sistemas de aprendizaje adaptativos se han identificado las características de estos últimos que permitirían potenciar las ventajas e inconvenientes que presentan los sistemas competitivos y, en concreto, el sistema QUESTOURnament. Así, se propone el sistema QUESTOURnament adaptativo y se diseña y valida una solución basada en algoritmos genéticos y lógica difusa que permite estimar el nivel de dificultad de las preguntas en QUESTOURnament.es
dc.description.sponsorshipDepartamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemáticaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
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dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subjectInteligencia artificiales
dc.subjectSistemas expertos (Informática)es
dc.subjectAprendizaje basado en la webes
dc.subjectAlgoritmos genéticoses
dc.titleContribución a la Aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial para el diseño efectivo de Sistemas Adaptativos de Aprendizaje Competitivoes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises
dc.identifier.opacrecnumb1600405
dc.identifier.doi10.35376/10324/777
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported


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