Avaluació de la intel.ligència a partir de tests de relacions lògiques. 'Evaluación de la inteligencia a partir de tests de relaciones lógicas'.

Crear dos tests de inteligencia basados en relaciones lógicas y evaluar su aplicación.. 60 niños de edades entre 13-14 años de escuelas públicas.. Realiza un análisis histórico y evolutivo del concepto inteligencia y conceptos relacionados (modelos, estructuras jerarquicas, procesos intelecturales, conducta, metacognición, estrategias de aprendizaje). Elabora dos test de inteligencia: el TRL-LI (test de relaciones lógicas con letras) y el TRL-F (test de relaciones lógicas con figuras). Depura estos dos instrumentos y realiza un estudio práctico donde se contrastan los dos tests. Factores analizados: razonamiento abstracto general, razonamiento abstracto a partir del AMPE, relaciones lógicas entre conjuntos y relaciones lógicas en complemento de estructuras complejas no verbales.. Test ad-hoc, RAVEN D-48, DAT-AR, PMA-R1, PMA-R3, AMPE-R1, AMPE-R3 . Medias, desviaciones standars, varianza, índice de Cronbach, cargas factoriales (rotación varimax). . Presenta una tabla resumen de los resultados en cargas factoriales (rotación varimax) y varianza justificada en tantos por ciento de la aplicación de cada test que se correponde al análisis de lso cuatro factores analizados. . El factor de razonamiento abstracto general se puede identificar mediante los test DOMINO D-48, DAT-AR, PMA-R1 y PMA-R3. Relaciones lógicas entre conjuntos es un factor que se puede identificar mediante los tests: TRS-L1 y el TRL-F. El TRL-L1 mide las relaciones lógicas a partir de símbolos verbales y letras. El TRL-F mide las relaciones lógicas a partir de figuras..

Intelúligència artificial. 'Inteligencia artificial'.

El autor comenta los avances que se han producido en la inteligencia de los ordenadores y la compara con la inteligencia humana. Nos explica detalladamente la diferencia entre las dos maneras de 'pensar'.

Cervell, intel.ligències i dissenys d'ensenyament-aprenentatge. 'Cerebro, inteligencias y diseños de enseñanza-aprendizaje'

Se expone la diversidad de estilos cognitivos y de estilos de aprendizaje producto de los factores dominantes del funcionamiento del cerebro. El repaso, breve pero conciso, hace un recorrido por las partes del cerebro más desarrolladas en cuanto al aprendizaje se refiere. También proporciona pautas y metodologías de actuación en el aula para mejorar la enseñanza en el día a día, partiendo de una motivación y una emoción que los maestros deben transmitir a sus alumnos para obtener buenos resultados, tanto cognitivos como del propio desarrollo personal .

Inteligencia artificial y artificios intelectuales.

Valorar críticamente el desarrollo de la investigación en inteligencia y elaborar un modelo general de inteligencia. El objeto de estudio es el constructo de inteligencia y conceptos afines (inteligencia artificial, sistemas de procesamiento de información). Consta de tres partes. La primera consiste una revisión del marco teórico de la inteligencia desde la perspectiva de la Psicología de la Inteligencia. La segunda consiste en una revisión de las aportaciones de la investigación de la inteligencia artificial. Y la tercer consta de la descripción de los elementos teóricos de las dos disciplinas estudiadas que son coioncidentes, con el objeto de elaborar un modelo general de la inteligencia. Bibliografía, tests. Comparación, principios factoriales, análisis, epistemológico, correlaciones. Al ser una investigación básicamente epistemológica es difícil describir los resultados y comparaciones que va realizando. Por una parte realiza la identificación de los defectos e irregularidades de la investigación clásica en inteligencia y por otra argumenta la definición de un nuevo modelo de inteligencia más general. A través de argumentaciones, descripciones y comparaciones llega a la conclusión que las diferentes líneas de investigación en inteligencia son unificables, reestructurando el valor de las variables conducta, procesamiento y sujetos potencialmente inteligentes, en un modelo multidisciplinar de inteligencia.

Desarrollo e implantación de un telelaboratorio para la realización de prácticas en visión artificial.

Realizado en la E.T.S. de Ingenieros Industriales de la Universidad de Valladolid, por 2 profesores del centro, para la asignatura de Sistemas de Percepción y Técnicas de Procesamiento de la titulación de Ingeniero en automática y electrónica industrial. El objetivo era la implantación de una planta real de visión artificial compuesta de una cámara digital y un PC, con el software de gestión de captura de imágenes correspondiente. El PC actúa como servidor de imágenes a los clientes autorizados. Para ello, también, se pretende desarrollar un software de adquisición de imágenes de forma remota vía Internet desde otros PCs y el manual de uso del equipo del teleoperador. El contenido del proyecto consiste básicamente en una página Web con accesos a la aplicación, un tutorial sobre visión artificial y un manual de uso de la aplicación. Se espera poder poner en marcha la página Web y utilizar los equipos en las asignaturas a partir del segundo cuatrimestre del curso 2004/2005.

Inteligencia artificial y modelos de aprendizaje.

Este estudio especifica las aplicaciones de redes semánticas para la resolución de problemas en el proceso de enseñanza-aprendizaje. El sistema está orientado de forma que el estudiante se ve involucrado en dicho proceso, permitiéndosele el control total de la sesión de entrenamiento con el objetivo añadido de estimular los procesos metacognitivos; es un sistema interactivo. Para el aprendizaje del estudiante se utiliza un modelo cognitivo como un tipo de diagrama de circuito del procedimiento. El diagnóstico y la presentación del problema contenido en el programa de ordenador, junto con los procedimientos de la instrucción, pueden presentarse direccionalmente de forma diferenciada para cada individuo.

Lo real y lo artificial : dos caminos muy diferentes hacia el aprendizaje.

El artículo reflexiona acerca de cómo trabajar en el aula los distintos aspectos de la realidad de modo que se favorezcan aprendizajes que resulten significativos a los estudiantes. La escuela pretende que los alumnos aprehendan la realidad, la controlen y se adapten a ella. Sin embargo, esto se hace de un modo artificial, simulando esa realidad en el aula, lo que dificulta el aprendizaje. Se destaca la importancia del establecimiento de relaciones entre los distintos aspectos de la realidad. Del mismo modo, se considera importante la unión del conocimiento científico y el cotidiano. La conexión entre ambos permite dotar de mayor significado a los aprendizajes y posibilita atribuirles sentido. El que el alumno identifique el sentido de su aprendizaje, estimula su motivación para el mismo.

Mecanismos de aprendizaje retroactivo con inteligencia artificial.

Presenta un sistema de aprendizaje gestionado por ordenador representando el papel del tutor personalizado para materias científicas como las Matemáticas, Física y Química. Comienza con un estudio del aprendizaje gestionado por ordenador y un análisis de los proyectos y productos europeos. Se estudia el aprendizaje en las áreas de Matemáticas, Física y Química para estudiantes de BUP y COU, centrándose en: principios, leyes y factores de eficacia, estrategias de parendizaje, aprendizaje intuitivo y automático. El proceso se divide en: entrenamiento, trabajo, repaso y examen dando nombre al sistema ETRE. La dinámica impuesta por el método implica la obtención automática de diagramas inferenciales, reglas y meta-reglas con la que fundamentar la actuación de un sistema experto capaz de ayudar y emular al profesor tutor humano.

Arquitecturas emocionales en Inteligencia Artificial : una propuesta unificadora.

Monográfico con el título: 'Estudio de los comportamientos emocionales en la red'. Resumen basado en el de la publicación

La Tutorizaci??n humana y artificial en la resoluci??n de problemas de matem??ticas

El art??culo est?? incluido en un n??mero monogr??fico especial con los trabajos del I Simposio Pluridisciplinar sobre Dise??o, Evaluaci??n y Descripci??n de Contenidos Educativos Reutilizables (Guadalajara, Octubre 2004).Resumen tomado de la publicaci??n

Exploración del aprendizaje de los estudiantes haciendo uso de ambientes colaborativos : enseñando Inteligencia Artificial.

Resumen basado en el de la publicación

Per un consum racional i una utilitzaci?? intel??ligent de les pantalles

Resumen basado en el de la publicaci??n

Els continguts digitals i la teoria de les intel??lig??ncies m??ltiples

Resumen basado en el de la publicaci??n

Un debate artificial

Resumen basado en el de la publicaci??n