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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorPadilla Encalada, Alex Vinicio-
dc.contributor.authorPalacios Mora, Carolina Elizabeth-
dc.date.accessioned2016-04-28T16:36:04Z-
dc.date.available2016-04-28T16:36:04Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/11478-
dc.descriptionToday it has acquired a great interest in determining how students learn and acquire knowledge independently, as today when learning how to learn is one of the demands of the context, it is necessary that learning styles are diagnosed students, which can target more clearly the development of autonomy. Under this scenario, the main objective of the work is based on providing degree courses based on Adaptive Active learning styles, Reflective, Pragmatic Theory and using AI techniques. For this analysis was performed based on investigative techniques such as surveys and interviews conducted with teachers and students of the School of Computer Engineering of the National University of Loja and neural networks used with WEKA Framework in order to design a model that allows direct experimentation with the knowledge base. The proposed neural network model was integrated and codified as a service on the application server to achieve the identification of the different learning styles of the contents entered into the system, the same that was validated in a real educational scenario. For the validation process was established and created a programming course, so that an experimental group made up of university students interact in the virtual course and based on this, the model implemented in the application server generates results.es_ES
dc.description.abstractEn la actualidad se ha adquirido un gran interés en determinar cómo los estudiantes aprenden y adquieren el conocimiento de manera independiente, ya que hoy en día cuando aprender a aprender constituye una de las demandas del contexto, es preciso que se diagnostiquen los estilos de aprendizaje de los estudiantes, lo que puede orientar con mayor claridad el desarrollo de la autonomía. Bajo éste panorama, el objetivo principal del trabajo de titulación se fundamenta en proveer cursos adaptativos basados en los estilos de aprendizaje Activo, Reflexivo, Teórico y Pragmático utilizando técnicas de Inteligencia Artificial. Para ello se realizó un análisis en base a técnicas investigativas tales como encuestas y entrevistas dirigidas a los docentes y estudiante de la Carrera de Ingeniería en Sistemas de la Universidad Nacional de Loja y se utilizó redes neuronales con el Framework WEKA con el fin de diseñar un modelo que permita la experimentación directa con la base de conocimiento. El modelo propuesto de la red neuronal se integró y codificó como un servicio en el servidor de aplicaciones para lograr la identificación de los diferentes estilos de aprendizaje de los contenidos ingresados al sistema, el mismo que fue validado en un escenario educativo real. Para el proceso de validación, se estableció y creó un curso de programación, a fin de que un Grupo Experimental conformado por estudiantes universitarios interactúen en el curso virtual y en base a ello, el modelo implantado en el servidor de aplicaciones genere resultados.es_ES
dc.format.extent141 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subject<INTELIGENCIA ARTIFICIAL> <REDES NEURONALES> <WEKA> <MULTILAYER-PERCEPTRON> <ESTILOS DE APRENDIZAJE> <TES HONEY-ALONSO> <ESTRATEGÍAS>es_ES
dc.titlePlataforma para estructuración de cursos adaptativos basado en los estilos de aprendizaje activo, reflexivo, teórico y pragmático utilizando técnicas de inteligencia artificial.es_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: TRABAJOS DE TITULACION AEIRNNR

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