Universidad Nacional Autónoma de México
Instituto de Investigaciones Bibliotecológicas y de la Información
Catálogo de la Biblioteca Adolfo Rodríguez Gallardo

Sistema de recomendación basado en k-nn para condiciones de incertidumbre en un Sistema Tutor Inteligente.

Por: Altuna Castillo, Enrique JoséColaborador(es): Guibert Estrada, Lisandra | Estrada Sentí, VivianTipo de material: TextoTextoIdioma: SPA Detalles de publicación: Cuba : Instituto de Información Científica y Tecnológica, 2014. ISSN: 1606-4925Tema(s): Revistas de Bibliotecología | Sistemas tutoriales inteligentes | Incertidumbre | Modelo probabilísticoRecursos en línea: Acceso a documento electrónico
Contenidos:
Revista
Resumen: El desarrollo de Sistemas Tutores Inteligentes tiene como objetivo crear herramientas que enseñan un dominio de conocimiento en forma similar a como lo haría un tutor humano experimentado. Para lograrlo el sistema debe ser capaz de modelar el estado de conocimiento y sugerir los materiales e intervenciones más adecuadas para cada estudiante. Sin embargo, el conocimiento asociado a la forma en que aprenden las personas, las vías más eficaces para transmitir el conocimiento y medirlo es incompleto y presenta errores. Por estas razones al modelar el estudiante se debe tener en cuenta la incertidumbre inherente al proceso. En el presente trabajo se propone una técnica para el desarrollo de un módulo del estudiante con el uso de redes bayesianas y filtrado colaborativo, vinculando las fases a través de una medida de efectividad generada durante la evaluación, llamada coeficiente de efectividad.
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Se puede consultar de manera referencial en la página oficial de la ravista: http://cinfo.idict.cu/index.php/cinfo/article/view/651

El link es de la página Redalyc (Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal). (La fecha de publicación del artículo no necesariamente coincide con la página de la que se recopilan los datos).

Revista

El desarrollo de Sistemas Tutores Inteligentes tiene como objetivo crear herramientas que enseñan un dominio de conocimiento en forma similar a como lo haría un tutor humano experimentado. Para lograrlo el sistema debe ser capaz de modelar el estado de conocimiento y sugerir los materiales e intervenciones más adecuadas para cada estudiante. Sin embargo, el conocimiento asociado a la forma en que aprenden las personas, las vías más eficaces para transmitir el conocimiento y medirlo es incompleto y presenta errores. Por estas razones al modelar el estudiante se debe tener en cuenta la incertidumbre inherente al proceso. En el presente trabajo se propone una técnica para el desarrollo de un módulo del estudiante con el uso de redes bayesianas y filtrado colaborativo, vinculando las fases a través de una medida de efectividad generada durante la evaluación, llamada coeficiente de efectividad.

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