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Alfaro Casas, Luis
Flores Garcia, Anibal Fernando
2019-06-25T20:24:14Z
2019-06-25T20:24:14Z
2019
http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/8781
El presente trabajo de investigación presenta un nuevo modelo para la implementación de e-learning personalizado. El modelo propuesto considera el nivel de habilidades o conocimiento que un estudiante tiene en un tema en particular; esto se determina a través de una prueba de entrada (pretest); este aspecto es muy importante para evitar problemas conocidos como la ansiedad o el aburrimiento de acuerdo a la teoría de flujo. Adicionalmente, para determinar la secuencia óptima de recursos de aprendizaje para un estudiante, se trabajó de manera complementaria con dos técnicas de inteligencia artificial: El Razonamiento Basado en Casos (CBR) y el Aprendizaje por Refuerzo (Q-Learning). El Razonamiento Basado en Casos, permitió en base a casos de éxito del pasado, determinar la secuencia de recursos de aprendizaje más apropiada para el estudiante; y en caso de no haber casos muy similares, se eligió una secuencia de recursos de aprendizaje del conjunto de secuencias óptimas propuestas por el Aprendizaje con Refuerzo (Q-Learning). (es_PE)
Tesis (es_PE)
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Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
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Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
Repositorio Institucional - UNSA (es_PE)
Q-learning (es_PE)
Aprendizaje por refuerzo (es_PE)
Razonamiento basado en casos (es_PE)
Secuenciación de recursos de aprendizaje (es_PE)
Personalización de aprendizaje (es_PE)
E-learning (es_PE)
Modelo Inteligente para la Gestión de Aprendizaje aplicando Case Based Reasoning (CBR) y Reinforcement Learning (RL) (es_PE)
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Unidad de Posgrado.Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios (es_PE)
Doctorado en Ciencias de la Computación (es_PE)
Doctorado (es_PE)
Doctor en Ciencias de la Computación (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 (es_PE)
Pública



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