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Title: Sistema recomendador de objetos de aprendizaje, basado en la metodología de deep learning, para el reconocimiento de estilos de aprendizaje que mejoren el desempeño de los estudiantes en la educación básica regular (EBR 2017)
Authors(s): Torres Aguilar, Ney
Advisor(s): Gutiérrez Cáceres, Juan Carlos
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02
Issue Date: 2021
Institution: Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
Abstract: En la educación moderna es muy importante diferenciar el estilo de aprendizaje para tratar de mejorar la enseñanza y en consecuencia el aprendizaje, al presentar información adecuada al estilo de aprendizaje de los estudiantes. Por esta razón este trabajo propone utilizar una red DENSENET como sistema de recomendación de estilo de aprendizaje, se entrena un modelo con un conjunto de datos de 500 imágenes de dibujos de paisajes. El sistema es capaz de predecir estilos de aprendizaje. Esta propuesta, alcanzó una precisión del 87,77% que es buena para orientar a los estudiantes de secundaria en el proceso de aprendizaje.
Discipline: Maestría en Ciencias: Informática, con mención en Tecnologías de la Información y Comunicación en Gestión y Educación
Grade or title grantor: Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Unidad de Posgrado.Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios
Grade or title: Maestro en Ciencias: Informática, con mención en Tecnologías de la Información y Comunicación en Gestión y Educación
Juror: Herrera Quispe, José Alfredo; Iquira Becerra, Diego Alonso; Gutiérrez Cáceres, Juan Carlos
Register date: 23-Dec-2021



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