Sistema recomendador de objetos de aprendizaje, basado en la metodología de deep learning, para el reconocimiento de estilos de aprendizaje que mejoren el desempeño de los estudiantes en la educación básica regular (EBR 2017)
Descripción del Articulo
En la educación moderna es muy importante diferenciar el estilo de aprendizaje para tratar de mejorar la enseñanza y en consecuencia el aprendizaje, al presentar información adecuada al estilo de aprendizaje de los estudiantes. Por esta razón este trabajo propone utilizar una red DENSENET como siste...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2021 |
| Institución: | Universidad Nacional de San Agustín |
| Repositorio: | UNSA-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/13483 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12773/13483 |
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Sistema recomendador de objetos de aprendizaje, basado en la metodología de deep learning, para el reconocimiento de estilos de aprendizaje que mejoren el desempeño de los estudiantes en la educación básica regular (EBR 2017) Torres Aguilar, Ney Deep Learnibg DenseNet Sistema Recomendador https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02 |
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En la educación moderna es muy importante diferenciar el estilo de aprendizaje para tratar de mejorar la enseñanza y en consecuencia el aprendizaje, al presentar información adecuada al estilo de aprendizaje de los estudiantes. Por esta razón este trabajo propone utilizar una red DENSENET como sistema de recomendación de estilo de aprendizaje, se entrena un modelo con un conjunto de datos de 500 imágenes de dibujos de paisajes. El sistema es capaz de predecir estilos de aprendizaje. Esta propuesta, alcanzó una precisión del 87,77% que es buena para orientar a los estudiantes de secundaria en el proceso de aprendizaje. |
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Nota importante:
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