4 resultados para Retroalimentación sensitiva

em Universitat de Girona, Spain


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Diseño e implementación de modelo de datos que admite el inventario de la red de telecomunicaciones y su gestión desde sistemas de información geográfica. Incluye el desarrollo de los clientes e interficies con otras aplicaciones existentes y la integración con los procesos de trabajo. Se tienen en cuenta aspectos innovadores que permitan la retroalimentación del sistema por sus propios usuarios, admitiéndose soluciones basadas en software libre o en los procesos de desarrollo implantados en dicho tipo de software

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Esta experiencia muestras la evaluación del aprendizaje del alumno realizada a través de su participación en soportes interactivos creados a partir de la introducción de procesos de innovación relacionados con el tratamiento de la información y competencia digital en la asignatura 'La escuela como espacio educativo' del Grado de Educación Primaria. La utilización de las Tecnologías de la Información y la Comunicación en algunas asignaturas de las diferentes titulaciones universitarias del Espacio Europeo de Educación Superior permite desarrollar diferentes tipos de evaluación, ofreciendo al alumno la retroalimentación necesaria

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Afrontamos el reto de innovar en la enseñanza-aprendizaje de la Parasitología diseñando una metodología adaptada al nuevo enfoque del EESS, buscando: la participación activa del estudiante, la adquisición y evaluación de competencias y la retroalimentación. Las enseñanzas prácticas de la Parasitología son deficitarias en recogida de muestras y sin embargo estas funciones las realizan nuestros egresados. El modelo de enseñanza/aprendizaje que proponemos supone la realización de tareas fuera de las aulas, proporcionando a los alumnos experiencias de aprendizaje enriquecedoras. Acercamos a los alumnos al entorno de los parásitos y buscamos su competentencia en la toma de muestras en diferentes contextos

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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.