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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/777

    Título
    Contribución a la Aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial para el diseño efectivo de Sistemas Adaptativos de Aprendizaje Competitivo
    Autor
    Verdú Pérez, Elena
    Director o Tutor
    Verdú Pérez, María JesúsAutoridad UVA
    Regueras Santos, Luisa MaríaAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de TelecomunicaciónAutoridad UVA
    Año del Documento
    2010
    Résumé
    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.
    Materias (normalizadas)
    Inteligencia artificial
    Sistemas expertos (Informática)
    Aprendizaje basado en la web
    Algoritmos genéticos
    Departamento
    Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
    DOI
    10.35376/10324/777
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/777
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Tesis doctorales UVa [2401]
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    Nombre:
    TESIS80-110117.pdf
    Tamaño:
    4.768Mo
    Formato:
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