| Revista: | Revista Facultad de Ingeniería. Universidad de Antioquia |
| Base de datos: | |
| Número de sistema: | 000563378 |
| ISSN: | 0120-6230 |
| Autors: | Reyes González, Yunia1 Martínez Sánchez, Natalia1 Díaz Sardiñas, Adolfo1 Patterson Peña, Marisol de la Caridad1 |
| Institucions: | 1Universidad de las Ciencias Informáticas, Departamento de Programación, La Habana. Cuba |
| Any: | 2018 |
| Període: | Abr-Jun |
| Número: | 87 |
| Paginació: | 70-76 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Resumen en español | El modelado del estudiante es un problema central en el diseño y desarrollo de los Sistemas Tutoriales Inteligentes. En este sentido, la característica que distingue este tipo de sistema es la capacidad de determinar con la mayor precisión y rapidez posible cuál es el estado cognitivo y afectivo-motivacional del estudiante para personalizar el proceso de enseñanza-aprendizaje. Por lo tanto, el problema fundamental está en seleccionar la estructura de datos para representar toda la información relativa al estudiante y elegir el procedimiento para realizar el diagnóstico. En este trabajo se describe un modelo para realizar la ingeniería del conocimiento inherente en todo Sistema Tutorial Inteligente utilizando el algoritmo de agrupamiento LC-conceptual del reconocimiento lógico combinatorio de patrones el cual además de construir los agrupamientos de objetos, basándose en la semejanza entre los mismos y utilizando un criterio de agrupamiento, construye la propiedad (el concepto) que cumple cada agrupamiento de objetos. |
| Resumen en inglés | Student modeling is a central problem in Intelligent Tutoring Systems design and development. In this way, the characteristic that distinguishes this type of system is the ability to determine as accurately and quickly as possible the student's cognitive and affective-motivational state in order to personalize the educational process. Therefore, the fundamental problem is to select data structure to represent all relative information to student and to choose the procedure to make the diagnosis. This paper describes a model for knowledge engineering inherent to all intelligent tutoring system, using the LC-Conceptual clustering algorithm, from logical combinatorial pattern recognition. This algorithm builds the objects clusters based on their similarity, using a grouping criterion, and it also builds the property (or concept) that meets each group of objects. |
| Disciplines | Educación, Ciencias de la computación |
| Paraules clau: | Modelado del estudiante, Sistemas tutoriales inteligentes, Reconocimiento lógico combinatorio de patrones, Inteligencia artificial, Didáctica, Programación |
| Keyword: | Student modeling, Intelligent tutoring systems, Logical combinatorial pattern recognition, Artificial intelligence, Didactics, Programming |
| Text complet: | Texto completo (Ver HTML) Texto completo (Ver PDF) |
