ANÁLISIS DE MODELOS MENTALES Y SU PAPEL EN LA COMPRENSIÓN DE SISTEMAS COMPLEJOS PARA ESTUDIANTES DE INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
Título del documento: ANÁLISIS DE MODELOS MENTALES Y SU PAPEL EN LA COMPRENSIÓN DE SISTEMAS COMPLEJOS PARA ESTUDIANTES DE INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
Revue: Opuntia brava
Base de datos:
Número de sistema: 000564081
ISSN: 2222-081X
Autores: 1
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Instituciones: 1Máster en Administración de Empresas. Ingeniera en Sistemas Computacionales. Docente de la carrera Ingeniería en Sistemas Computacionales, Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas, Universidad de Guayaquil, Ecuador.,
2Máster en Sistemas de información Gerencial. Ingeniero en Sistemas Computacionales. Docente de la carrera Ingeniería en Sistemas Computacionales, Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas, Universidad de Guayaquil, Ecuador.,
3Máster en Sistemas de información Gerencial. Ingeniera en Sistemas Computacionales. Docente de la carrera Ingeniería en Sistemas Computacionales, Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas, Universidad de Guayaquil, Ecuador.,
Año:
Volumen: 9
Número: 4
Paginación: 12-20
País: Cuba
Idioma: Español
Resumen en español Los modelos causales son instrumentos empleados para comprender y modelar los sistemas complejos. Con el fin de representar computacionalmente el conocimiento causal se debe recurrir a estructuras grafos dirigidas. El objetivo del presente artículo consiste en aplicar el modelo de relación entre los factores críticos, ilustrando las ventajas de los mapas cognitivos difusos en la representación de la causalidad, para la contribución a la comprensión de los sistemas. Se muestra un procedimiento para la obtención de modelos causales. Se presenta adicionalmente un estudio de caso donde se muestra la aplicabilidad de la propuesta y el uso de la computación con palabras, en la representación del conocimiento causal en una situación determinada. Ello facilita la comprensión de sistemas complejos, en especial, la presencia de vaguedad y de retroalimentación.
Palabras clave: Causalidad, mapas cognitivos difusos, sistemas complejos, pensamiento sistémico.
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