4 resultados para Adaptative lighing

em Universitat de Girona, Spain


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This paper proposes a multicast implementation based on adaptive routing with anticipated calculation. Three different cost measures for a point-to-multipoint connection: bandwidth cost, connection establishment cost and switching cost can be considered. The application of the method based on pre-evaluated routing tables makes possible the reduction of bandwidth cost and connection establishment cost individually

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Este artículo tiene por finalidad analizar las medidas de adaptación al riesgo de inundación que se han realizado en el ámbito de la Costa Brava, con especial incidencia en el papel que han tenido las obras de infraestructura hidráulica en la prevención de avenidas. Se intenta comprobar hasta que punto la percepción local dominante sobre las obras hidráulicas como una de las formas más eficientes pera la prevención de inundaciones se contradice con las nuevas tendencias tanto en relación a los costes ecológicos de la construcción de estos dispositivos hidráulicos como al planeamiento urbanístico y fluvial, en general

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El objetivo de esta tesis es mejorar la efectividad y eficiencia de los entornos de aprendizaje virtual. Para lograr este propósito se define un Modelo de Usuario que considera las características del usuario, el contexto y la Interacción. Estas tres dimensiones son integradas en un Modelo de Usuario Integral (MUI) para proveer adaptación de contenido, formato y actividades en entornos educativos con heterogeneidad de usuarios, tecnologías e interacciones. Esta heterogeneidad genera la entrega de contenidos, formatos y actividades inadecuadas para los estudiantes. La particularización del MUI en un entorno educativo es definida Modelo de Estudiante Integral (MEI). Las principales aportaciones de esta tesis son la definición y validación de un MUI, la utilización de un MEI abierto para propiciar la reflexión de los estudiantes sobre sus procesos de aprendizaje, la integración tecnológica con independencia de plataforma y la validación del MEI con estudiantes en escenarios reales.

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En esta tesis se propone el uso de agentes inteligentes en entornos de aprendizaje en línea con el fin de mejorar la asistencia y motivación del estudiante a través de contenidos personalizados que tienen en cuenta el estilo de aprendizaje del estudiante y su nivel de conocimiento. Los agentes propuestos se desempeñan como asistentes personales que ayudan al estudiante a llevar a cabo las actividades de aprendizaje midiendo su progreso y motivación. El entorno de agentes se construye a través de una arquitectura multiagente llamada MASPLANG diseñada para dar soporte adaptativo (presentación y navegación adaptativa) a un sistema hipermedia educativo desarrollado en la Universitat de Girona para impartir educación virtual a través del web. Un aspecto importante de esta propuesta es la habilidad de construir un modelo de estudiante híbrido que comienza con un modelo estereotípico del estudiante basado en estilos de aprendizaje y se modifica gradualmente a medida que el estudiante interactúa con el sistema (gustos subjetivos). Dentro del contexto de esta tesis, el aprendizaje se define como el proceso interno que, bajo factores de cambio resulta en la adquisición de la representación interna de un conocimiento o de una actitud. Este proceso interno no se puede medir directamente sino a través de demostraciones observables externas que constituyen el comportamiento relacionado con el objeto de conocimiento. Finalmente, este cambio es el resultado de la experiencia o entrenamiento y tiene una durabilidad que depende de factores como la motivación y el compromiso. El MASPLANG está compuesto por dos niveles de agentes: los intermediarios llamados IA (agentes de información) que están en el nivel inferior y los de Interfaz llamados PDA (agentes asistentes) que están en el nivel superior. Los agentes asistentes atienden a los estudiantes cuando trabajan con el material didáctico de un curso o una lección de aprendizaje. Esta asistencia consiste en la recolección y análisis de las acciones de los estudiantes para ofrecer contenidos personalizados y en la motivación del estudiante durante el aprendizaje mediante el ofrecimiento de contenidos de retroalimentación, ejercicios adaptados al nivel de conocimiento y mensajes, a través de interfaces de usuario animadas y atractivas. Los agentes de información se encargan del mantenimiento de los modelos pedagógico y del dominio y son los que están en completa interacción con las bases de datos del sistema (compendio de actividades del estudiante y modelo del dominio). El escenario de funcionamiento del MASPLANG está definido por el tipo de usuarios y el tipo de contenidos que ofrece. Como su entorno es un sistema hipermedia educativo, los usuarios se clasifican en profesores quienes definen y preparan los contenidos para el aprendizaje adaptativo, y los estudiantes quienes llevan a cabo las actividades de aprendizaje de forma personalizada. El perfil de aprendizaje inicial del estudiante se captura a través de la evaluación del cuestionario ILS (herramienta de diagnóstico del modelo FSLSM de estilos de aprendizaje adoptado para este estudio) que se asigna al estudiante en su primera interacción con el sistema. Este cuestionario consiste en un conjunto de preguntas de naturaleza sicológica cuyo objetivo es determinar los deseos, hábitos y reacciones del estudiante que orientarán la personalización de los contenidos y del entorno de aprendizaje. El modelo del estudiante se construye entonces teniendo en cuenta este perfil de aprendizaje y el nivel de conocimiento obtenido mediante el análisis de las acciones del estudiante en el entorno.