RT info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
T1 Metacognición e inteligencia artificial: más allá del paralelismo de funcionamiento
A1 Sáiz Manzanares, María Consuelo
A2 Universidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Civil
K1 Metacognición
K1 Técnicas de minería de datos educativas
K1 Inteligencia artificial
K1 Aprendizaje basado en proyectos
K1 E-orientación
K1 Metacognition
K1 Educational Data Mining
K1 Artificial Intelligence
K1 Project-based learning
K1 E-orientation
K1 Enseñanza superior
K1 Education, Higher
K1 Tecnología
K1 Technology
K1 1203.10 Enseñanza Con Ayuda de Ordenador
K1 1209.03 Análisis de Datos
K1 1203.04 Inteligencia Artificial
K1 1209.09 Análisis Multivariante
AB El objeto de esta tesis ha sido el de aplicar conocimientos de la Inteligencia Artificial al campo de la Psicología Cognitiva y Metacognitiva. En concreto, este trabajo se ha centrado en el uso de técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), tanto respecto del uso de técnicas de aprendizaje supervisado (supervised) como de las técnicas de aprendizaje no supervisado (unsupervised). Ambas se han aplicado para favorecer el aprendizaje personalizado en los estudiantes y, en último término mejorar su rendimiento y satisfacción. En la actualidad el aprendizaje, especialmente en entornos de Educación Superior, se está desarrollando a través de plataformas interactivas, Learning Management System (LMS), como por ejemplo Moodle. Estos entornos ofrecen muchas posibilidades de registro de la actividad (logs o unidades de registro) y de extracción de dicha información, ya que estos registros se almacenan en bases de datos y estas pueden ser descargadas de forma sencilla en ficheros con distintos formatos CSV, XLS, JSON, etc.
YR 2019
FD 2019
LK http://hdl.handle.net/10259/5357
UL http://hdl.handle.net/10259/5357
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos
RD 04-dic-2024