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Implementación de una aplicación inteligente utilizando la técnica de redes neuronales para identificar los estilos individuales de aprendizaje mediante el uso del Modelo VARK
dc.contributor.advisor | Chirinos Mundaca, Carlos Alberto | |
dc.contributor.author | Efio Rivas, Martín Richard | |
dc.contributor.author | Saavedra Delgado, Sulmy Liliana | |
dc.date.accessioned | 2017-01-13T16:35:52Z | |
dc.date.available | 2017-01-13T16:35:52Z | |
dc.date.issued | 2013 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12802/429 | |
dc.description.abstract | En el ámbito de la Educación, hemos planteado la implementación de una aplicación inteligente utilizando la técnica de redes neuronales para identificar los estilos individuales de aprendizaje mediante el uso del modelo VARK; en un determinado periodo, debido a que este proceso de identificación no se realiza en forma adecuada. Esta tesis de investigación plantea dar a conocer el diseño de una aplicación inteligente utilizando la técnica de Redes Neuronales Artificiales (RNA), para la aplicación se propone utilizar el modelo de red Perceptron Multicapa (PMC) ya que se adecua para resolver problemas de asociación de patrones, y en nuestro caso para identificar estilos individuales de aprendizaje específicamente en los alumnos a través de una asociación de patrones, todo esto basado en el modelo VARK, el cual clasifica a las personas de acuerdo a su preferencia; formado por las letras iniciales de cuatro preferencias modales sensoriales: Visual, Auditiva, Lectura (Read) y Kinesico (Kinesthetic). La RNA implementada tiene 64 neuronas de entrada, 45 neuronas ocultas y 4 neuronas de salida; la capa de entrada está conformada por las alternativas del test que está formado por 16 preguntas, es decir, cada neurona tendrá el valor de 1 o 0 según la opción seleccionada por el alumno, las capas ocultas realizan la varianza entre la salida prevista y real de la red neuronal; y la capa de salida está conformada por los resultados que nos muestra la Perceptron Multicapa después de ser entrenada (identificación esperada según los Test evaluados). Para realizar esta investigación se tuvo que realizar un estudio, primero exploratorio y luego documentado, que ha permitido formular el problema de investigación y plantear los objetivos a desarrollar siendo la investigación de tipo Tecnológica Aplicada – Cuasi-Experimental, se usó como método de recolección de información las entrevistas y encuestas. | es_PE |
dc.description.uri | Tesis | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Señor de Sipán | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.source | Repositorio Institucional - USS | es_PE |
dc.source | Universidad Señor de Sipán | es_PE |
dc.subject | Estilos de aprendizaje | es_PE |
dc.subject | Sistema inteligente | es_PE |
dc.subject | Redes neuronales | es_PE |
dc.title | Implementación de una aplicación inteligente utilizando la técnica de redes neuronales para identificar los estilos individuales de aprendizaje mediante el uso del Modelo VARK | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.level | Título Profesional | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |