{"id":109273,"date":"2018-03-11T10:34:35","date_gmt":"2018-03-11T10:34:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/modelo-bayesiano-adaptativo-del-alumno-en-repositorios-en-objetos-de-aprendizaje\/"},"modified":"2018-03-11T10:34:35","modified_gmt":"2018-03-11T10:34:35","slug":"modelo-bayesiano-adaptativo-del-alumno-en-repositorios-en-objetos-de-aprendizaje","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/ensenanza-con-ayuda-de-ordenador\/modelo-bayesiano-adaptativo-del-alumno-en-repositorios-en-objetos-de-aprendizaje\/","title":{"rendered":"Modelo bayesiano adaptativo del alumno en repositorios en objetos de aprendizaje"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Cristina Carmona M\u00e1rquez <\/strong><\/h2>\n<p>Resumen: en esta tesis se trabaja con un tipo especial de sistema hipermedia educativo (she): los repositorios de objetos de aprendizaje, que permiten a aplicaciones diferentes compartir, clasificar, buscar y reutilizar recursos educativos. En un she el modelo del dominio contiene la informaci\u00f3n sobre los conceptos que se van a estudiar y el modelo del alumno los datos disponibles sobre el alumno. Ambos modelos son necesarios para implementar la adaptaci\u00f3n de los contenidos a un alumno. A medida que el n\u00famero de recursos disponibles en la web ha ido aumentando, los she han evolucionado tratando de mejorar los procedimientos de adaptaci\u00f3n con el fin de proporcionar al alumno los contenidos m\u00e1s adecuados. el modelo propuesto en esta tesis se aplica en un escenario en el que el alumno tiene muchas opciones para elegir y no es capaz de encontrar lo que busca. En este caso, el sistema puede recomendarle aquellos objetos de aprendizaje que son m\u00e1s apropiados, bas\u00e1ndose en su nivel de conocimiento, su estilo de aprendizaje y sus preferencias. el procedimiento de adaptaci\u00f3n en este escenario combina el conocimiento del experto con los datos obtenidos durante la interacci\u00f3n con el alumno. En primer lugar, el experto debe organizar el repositorio de objetos de aprendizaje. Esta tarea se realiza a trav\u00e9s de una herramienta de autor que permite: organizar los conceptos que se explican en le repositorio; asociar cada concepto con los objetos de aprendizaje que lo explican; definir relaciones entre las caracter\u00edsticas de los objetos de aprendizaje (definidas por el est\u00e1ndar ieee-lom) y los diferentes estilos de aprendizaje (definidos seg\u00fan el modelo de felder y silverman); etc. Con esta informaci\u00f3n, el sistema construye el modelo de conocimiento y de estilo de aprendizaje iniciales (que se implementan usando redes bayesianas) y crea reglas que determinan si un objeto de aprendizaje es apropiado para un determinado estilo de aprendizaje. A partir de estas reglas se generan datos que se usan para aprender un modelo de decisi\u00f3n. El aprendizaje del modelo inicial se realiza con un clasificador na\u00edve bayes. Se ha implementado un algoritmo de aprendizaje incremental que permita extender este modelo a otros m\u00e1s complejos. En cada paso el modelo es el clasificador fc-dbc que mejor se adapta a los datos disponibles. este modelo inicial del alumno se podr\u00e1 ir retinando utilizando la informaci\u00f3n proporcionada por la interacci\u00f3n del alumno con el sistema. Asi, cada vez que el alumno responda a una pregunta de test, se a\u00f1adir\u00e1 la respuesta como evidencia al modelo de conocimiento disparando asi el mecanismo de propagaci\u00f3n en la red bayesiana. Por otro lado, cada vez que el alumno seleccione un objeto de aprendizaje, se utilizar\u00e1 el algoritmo de actualizaci\u00f3n secuencial para la adaptaci\u00f3n de los par\u00e1metros. Este algoritmo incorpora la informaci\u00f3n proporcionada por la interacci\u00f3n del alumno en el modelo bayesiano de estilo de aprendizaje, retinando cada vez las creencias inferidas sobre el estilo de aprendizaje del alumno. En cuanto al modelo de decisi\u00f3n, se utiliza la plataforma adaptive prequential leaming framework (adpreqfr4sl) para el aprendizaje de clasificadores bayesianos, que utilizan algoritmos adaptativos para modificar el modelo, de forma que sea capaz de ajustarse a los cambios en el comportamiento del alumno. Las principales caracter\u00edsticas de adpreqfr4sl son su habilidad para mejorar la precisi\u00f3n de la capacidad predictiva a medida que se van teniendo nuevos datos y su capacidad para detectar y reaccionar ante cambios en las preferencias del alumno. el modelo del alumno integral, formado por todos los sub-modelos, ha sido evaluado utilizando alumnos simulados. Los resultados de la evaluaci\u00f3n demuestran que cada modelo mantiene una representaci\u00f3n bastante precisa de las caracter\u00edsticas del alumno que est\u00e1 modelando. Adem\u00e1s, en el caso del modelo de decisi\u00f3n, en los escenarios donde se produce cambios el comportamiento de alumno, el rendimiento del modelo mantiene un nivel aceptable.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Modelo bayesiano adaptativo del alumno en repositorios en objetos de aprendizaje<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Modelo bayesiano adaptativo del alumno en repositorios en objetos de aprendizaje <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Cristina Carmona M\u00e1rquez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 M\u00e1laga<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 17\/06\/2011<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Eva Millan Valldeperas<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Jos\u00e9 Luis P\u00e9rez de la cruz molina <\/li>\n<li>crist\u00f3bal Romero morales (vocal)<\/li>\n<li>rosa Mar\u00eda Carro salas (vocal)<\/li>\n<li>ernestina Menasalvas ruiz (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Cristina Carmona M\u00e1rquez Resumen: en esta tesis se trabaja con un tipo especial de sistema hipermedia educativo 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