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Proyecto Suricata
Centro de Innovación para la Sociedad de la Información

Modelo Bayesiano para la Optimización y Personalización del Proceso de Aprendizaje en Línea: Estudio casuístico

  • Título:  Modelo Bayesiano para la Optimización y Personalización del Aprendizaje en Línea: Estudio Casuístico y Aplicaciones”
  • Doctorando: Francisco Javier Tapia Moreno, Profesor TITULAR A, del Dto de Matemáticas de  la Universidad de Sonora (Mexico)
  • Directores: Manuel Galán Moreno, Enrique Rubio Royo
  • Objetivos: En el contexto del Aprendizaje en línea, proponer un modelo de Aprendizaje adaptativo , basado en itinerarios personalizados y  fundamentado en el uso de las Redes Bayesianas y otras herramientas estadístico-matemáticas (cadenas de Markov, etc.) de la Teoría de la Decisión, con el fin de establecer propuestas concretas de implementación práctica del modelo y efectuar su análisis comparativo.
  • Aportaciones al Proyecto Suricata: dentro del contexto del aprendizaje personalizado en línea (adaptive e-learning) de la plataforma Suricata, proceso dinámico y evolutivo  del aprendizaje del alumno.
  • Contextualización Suricata: Ecosistema de Aprendizaje, métricas del  Aprendizaje Formal Personalizado.

 

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