<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-05-05T22:04:06Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/777" metadataPrefix="qdc">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/777</identifier><datestamp>2021-06-23T16:37:22Z</datestamp><setSpec>com_10324_30605</setSpec><setSpec>com_10324_894</setSpec><setSpec>col_10324_41</setSpec></header><metadata><qdc:qualifieddc xmlns:qdc="http://dspace.org/qualifieddc/" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xsi:schemaLocation="http://purl.org/dc/elements/1.1/ http://dublincore.org/schemas/xmls/qdc/2006/01/06/dc.xsd http://purl.org/dc/terms/ http://dublincore.org/schemas/xmls/qdc/2006/01/06/dcterms.xsd http://dspace.org/qualifieddc/ http://www.ukoln.ac.uk/metadata/dcmi/xmlschema/qualifieddc.xsd">
<dc:title>Contribución a la Aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial para el diseño efectivo de Sistemas Adaptativos de Aprendizaje Competitivo</dc:title>
<dc:creator>Verdú Pérez, Elena</dc:creator>
<dc:contributor>Verdú Pérez, María Jesús</dc:contributor>
<dc:contributor>Regueras Santos, Luisa María</dc:contributor>
<dc:contributor>Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación</dc:contributor>
<dc:subject>Inteligencia artificial</dc:subject>
<dc:subject>Sistemas expertos (Informática)</dc:subject>
<dc:subject>Aprendizaje basado en la web</dc:subject>
<dc:subject>Algoritmos genéticos</dc:subject>
<dcterms:abstract>El 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.</dcterms:abstract>
<dcterms:dateAccepted>2011-01-17T11:26:06Z</dcterms:dateAccepted>
<dcterms:available>2011-01-17T11:26:06Z</dcterms:available>
<dcterms:created>2011-01-17T11:26:06Z</dcterms:created>
<dcterms:issued>2010</dcterms:issued>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dc:type>
<dc:identifier>http://uvadoc.uva.es/handle/10324/777</dc:identifier>
<dc:identifier>b1600405</dc:identifier>
<dc:identifier>10.35376/10324/777</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/</dc:rights>
<dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported</dc:rights>
</qdc:qualifieddc></metadata></record></GetRecord></OAI-PMH>