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dc.contributores-ES
dc.creatorPalomino-Hawasly, Miguel Ángel
dc.creatorDe-La-Vega, Ali Culchac
dc.creatorRangel-Vellojin, Julio
dc.date2017-12-06
dc.identifierhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/3413
dc.identifier10.18845/tm.v30i4.3413
dc.descriptionEl proceso de aprendizaje en los seres humanos, sigue siendo un tema que reviste gran importancia no solo desde el ámbito de la educación, sino también desde las ciencias cognitivas y la computación, un buen punto de partida es precisamente lo que se aborda es este trabajo y es el desarrollo de un Sistema Diagnosticador de Estilos de Aprendizaje (SDEA) orientado a los ambientes de formación web, con lo cual se busca optimizar los mecanismos de valoración para determinar el estilo de aprendizaje predominante de las personas en un ámbito formativo virtual. El abordaje metodológico se basó en el desarrollo clásico de sistemas con algunas modificaciones propuestas por los autores, incorporando modelos de la lógica difusa. En cuanto a los resultados obtenidos, se puede evidenciar un prototipo funcional del sistema basado en un motor difuso que permite inferir el estilo de aprendizaje predominante de un usuario particular.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherEditorial Tecnológica de Costa Ricaes-ES
dc.relationhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/3413/pdf
dc.rightsCopyright (c) 2017 Revista Tecnología en Marchaes-ES
dc.sourceRevista Tecnología en Marcha; Vol. 30, Núm. 4: Octubre-Diciembre 2017; 80-92es-ES
dc.source2215-3241
dc.source0379-3982
dc.subjectes-ES
dc.subjectes-ES
dc.titleSDEA: Sistema Diagnosticador de Estilos de Aprendizaje Orientado a los Ambientes de Formación Webes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArtículo revisado por pareses-ES
dc.typees-ES


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