290 resultados para recomendación


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Reproducción íntegra de la nueva recomendación que, sobre la enseñanza técnica y profesional, ha aprobado la Conferencia General de la Unesco, reunida en París entre octubre y noviembre de 1974. En esta recomendación se formula un concepto más amplio de la enseñanza técnica y profesional y se analizan diversos aspectos relacionados con ella: estructura, contenido, procesos docente y discente, personal de enseñanza y cooperación internacional .

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Se reproduce la 'Recomendación sobre enseñanza técnica y profesional' aprobada en la Conferencia General de la UNESCO, que se celebró en París del 17 de octubre al 23 de noviembre de 1974. La expresión 'enseñanza técnica y profesional' comprendía los aspectos del proceso educativo, que además de una enseñanza general, entrañaban el estudio de tecnologías y ciencias afines y la adquisición de conocimientos prácticos, actitudes, comprensión y conocimientos teóricos referentes a las ocupaciones en diversos sectores de la vida económica y social. Se concebía esta enseñanza como: 1. Parte integrante de la educación general. 2. Un medio de acceso a un sector profesional. 3. Un aspecto de la educación continua. Esta Recomendación analiza aspectos de la enseñanza técnica y profesional en cuanto a su estructura, contenido, procesos docente y discente, personal de enseñanza y cooperación internacional.

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Título anterior de la publicación : Boletín de la Comisión Española de la UNESCO

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Título anterior de la publicación : Boletín de la Comisión Española de la UNESCO

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La experiencia en el uso de los servicios de mapas basados en la especificación Web Map Service (WMS) del Open Geospatial Consortium (OGC) ha demostrado que es necesario utilizar cachés de teselas para lograr un rendimiento aceptable en aplicaciones de difusión masiva, sin embargo no hay ningún mecanismo estándar para que los clientes de mapas aprovechen, a partir de la información proporcionada por el servidor de mapas, la disponibilidad de esta caché. A la espera de que la nueva recomendación WMTS se implante suficientemente, el mecanismo más extendido es la recomendación de perfil WMS-C de OsGeo. Para conseguir que la definición de mapas que contienen servicios WMSC sea lo más automática posible, se ha ampliado el servidor Geoserver para soportar un modelo de mapas de acuerdo con la recomendación WMC con algunas extensiones ad-hoc. La extensión desarrollada para Geoserver amplía su API REST para incluir soporte de WMC. De esta forma, cuando se registra una nueva configuración de mapa, mediante un documento WMC, en el que ciertas capas están cacheadas se procede automáticamente a la activación del cacheado mediante la extensión GeoWebCache. Para la utilización de las nuevas capacidades proporcionadas a Geoserver, se ha desarrollado un cliente de mapas que identifica la existencia de capas cacheadas y procede a utilizar, según convenga, los servicios cacheados y los servicios WMS tradicionales

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En referencia a la población de personas mayores de la provincia de Guadalajara, los objetivos del estudio persiguen aportar evidencias sobre la relación entre la recomendación médica a las personas mayores de realizar actividad física, el tipo de demanda y las variables socio demográficas. Ha sido efectuado un estudio transversal en una muestra de 989 personas de esa población. El muestreo ha sido polietápico y se ha aplicado un cuestionario estructurado. Los resultados muestran que existe una relación significativa de la recomendación médica de actividad física con las siguientes variables: tipo de demanda [χ2 (2) = 31.649; p < .001; Φ = .18], género [χ2 (1) = 5.397; p = .020; Φ = -.08] y clase social [χ2 (2)= 6.435; p = .040; Φ = .08]. No se ha encontrado relación con la edad. Los resultados parecen sugerir que, en este segmento de población, una de las estrategias para incrementar los practicantes de actividad físico-deportiva, son las acciones específicas del personal médico de recomendación de actividad física.

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This doctoral thesis focuses on the modeling of multimedia systems to create personalized recommendation services based on the analysis of users’ audiovisual consumption. Research is focused on the characterization of both users’ audiovisual consumption and content, specifically images and video. This double characterization converges into a hybrid recommendation algorithm, adapted to different application scenarios covering different specificities and constraints. Hybrid recommendation systems use both content and user information as input data, applying the knowledge from the analysis of these data as the initial step to feed the algorithms in order to generate personalized recommendations. Regarding the user information, this doctoral thesis focuses on the analysis of audiovisual consumption to infer implicitly acquired preferences. The inference process is based on a new probabilistic model proposed in the text. This model takes into account qualitative and quantitative consumption factors on the one hand, and external factors such as zapping factor or company factor on the other. As for content information, this research focuses on the modeling of descriptors and aesthetic characteristics, which influence the user and are thus useful for the recommendation system. Similarly, the automatic extraction of these descriptors from the audiovisual piece without excessive computational cost has been considered a priority, in order to ensure applicability to different real scenarios. Finally, a new content-based recommendation algorithm has been created from the previously acquired information, i.e. user preferences and content descriptors. This algorithm has been hybridized with a collaborative filtering algorithm obtained from the current state of the art, so as to compare the efficiency of this hybrid recommender with the individual techniques of recommendation (different hybridization techniques of the state of the art have been studied for suitability). The content-based recommendation focuses on the influence of the aesthetic characteristics on the users. The heterogeneity of the possible users of these kinds of systems calls for the use of different criteria and attributes to create effective recommendations. Therefore, the proposed algorithm is adaptable to different perceptions producing a dynamic representation of preferences to obtain personalized recommendations for each user of the system. The hypotheses of this doctoral thesis have been validated by conducting a set of tests with real users, or by querying a database containing user preferences - available to the scientific community. This thesis is structured based on the different research and validation methodologies of the techniques involved. In the three central chapters the state of the art is studied and the developed algorithms and models are validated via self-designed tests. It should be noted that some of these tests are incremental and confirm the validation of previously discussed techniques. Resumen Esta tesis doctoral se centra en el modelado de sistemas multimedia para la creación de servicios personalizados de recomendación a partir del análisis de la actividad de consumo audiovisual de los usuarios. La investigación se focaliza en la caracterización tanto del consumo audiovisual del usuario como de la naturaleza de los contenidos, concretamente imágenes y vídeos. Esta doble caracterización de usuarios y contenidos confluye en un algoritmo de recomendación híbrido que se adapta a distintos escenarios de aplicación, cada uno de ellos con distintas peculiaridades y restricciones. Todo sistema de recomendación híbrido toma como datos de partida tanto información del usuario como del contenido, y utiliza este conocimiento como entrada para algoritmos que permiten generar recomendaciones personalizadas. Por la parte de la información del usuario, la tesis se centra en el análisis del consumo audiovisual para inferir preferencias que, por lo tanto, se adquieren de manera implícita. Para ello, se ha propuesto un nuevo modelo probabilístico que tiene en cuenta factores de consumo tanto cuantitativos como cualitativos, así como otros factores de contorno, como el factor de zapping o el factor de compañía, que condicionan la incertidumbre de la inferencia. En cuanto a la información del contenido, la investigación se ha centrado en la definición de descriptores de carácter estético y morfológico que resultan influyentes en el usuario y que, por lo tanto, son útiles para la recomendación. Del mismo modo, se ha considerado una prioridad que estos descriptores se puedan extraer automáticamente de un contenido sin exigir grandes requisitos computacionales y, de tal forma que se garantice la posibilidad de aplicación a escenarios reales de diverso tipo. Por último, explotando la información de preferencias del usuario y de descripción de los contenidos ya obtenida, se ha creado un nuevo algoritmo de recomendación basado en contenido. Este algoritmo se cruza con un algoritmo de filtrado colaborativo de referencia en el estado del arte, de tal manera que se compara la eficiencia de este recomendador híbrido (donde se ha investigado la idoneidad de las diferentes técnicas de hibridación del estado del arte) con cada una de las técnicas individuales de recomendación. El algoritmo de recomendación basado en contenido que se ha creado se centra en las posibilidades de la influencia de factores estéticos en los usuarios, teniendo en cuenta que la heterogeneidad del conjunto de usuarios provoca que los criterios y atributos que condicionan las preferencias de cada individuo sean diferentes. Por lo tanto, el algoritmo se adapta a las diferentes percepciones y articula una metodología dinámica de representación de las preferencias que permite obtener recomendaciones personalizadas, únicas para cada usuario del sistema. Todas las hipótesis de la tesis han sido debidamente validadas mediante la realización de pruebas con usuarios reales o con bases de datos de preferencias de usuarios que están a disposición de la comunidad científica. La diferente metodología de investigación y validación de cada una de las técnicas abordadas condiciona la estructura de la tesis, de tal manera que los tres capítulos centrales se estructuran sobre su propio estudio del estado del arte y los algoritmos y modelos desarrollados se validan mediante pruebas autónomas, sin impedir que, en algún caso, las pruebas sean incrementales y ratifiquen la validación de técnicas expuestas anteriormente.

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La Gestión de Recursos Humanos a través de Internet es un problema latente y presente actualmente en cualquier sitio web dedicado a la búsqueda de empleo. Este problema también está presente en AFRICA BUILD Portal. AFRICA BUILD Portal es una emergente red socio-profesional nacida con el ánimo de crear comunidades virtuales que fomenten la educación e investigación en el área de la salud en países africanos. Uno de los métodos para fomentar la educación e investigación es mediante la movilidad de estudiantes e investigadores entre instituciones, apareciendo así, el citado problema de la gestión de recursos humanos. Por tanto, este trabajo se centra en solventar el problema de la gestión de recursos humanos en el entorno específico de AFRICA BUILD Portal. Para solventar este problema, el objetivo es desarrollar un sistema de recomendación que ayude en la gestión de recursos humanos en lo que concierne a la selección de las mejores ofertas y demandas de movilidad. Caracterizando al sistema de recomendación como un sistema semántico el cual ofrecerá las recomendaciones basándose en las reglas y restricciones impuestas por el dominio. La aproximación propuesta se basa en seguir el enfoque de los sistemas de Matchmaking semánticos. Siguiendo este enfoque, por un lado, se ha empleado un razonador de lógica descriptiva que ofrece inferencias útiles en el cálculo de las recomendaciones y por otro lado, herramientas de procesamiento de lenguaje natural para dar soporte al proceso de recomendación. Finalmente para la integración del sistema de recomendación con AFRICA BUILD Portal se han empleado diversas tecnologías web. Los resultados del sistema basados en la comparación de recomendaciones creadas por el sistema y por usuarios reales han mostrado un funcionamiento y rendimiento aceptable. Empleando medidas de evaluación de sistemas de recuperación de información se ha obtenido una precisión media del sistema de un 52%, cifra satisfactoria tratándose de un sistema semántico. Pudiendo concluir que con la solución implementada se ha construido un sistema estable y modular posibilitando: por un lado, una fácil evolución que debería ir encaminada a lograr un rendimiento mayor, incrementando su precisión y por otro lado, dejando abiertas nuevas vías de crecimiento orientadas a la explotación del potencial de AFRICA BUILD Portal mediante la Web 3.0. ---ABSTRACT---The Human Resource Management through Internet is currently a latent problem shown in any employment website. This problem has also appeared in AFRICA BUILD Portal. AFRICA BUILD Portal is an emerging socio-professional network with the objective of creating virtual communities to foster the capacity for health research and education in African countries. One way to foster this capacity of research and education is through the mobility of students and researches between institutions, thus appearing the Human Resource Management problem. Therefore, this dissertation focuses on solving the Human Resource Management problem in the specific environment of AFRICA BUILD Portal. To solve this problem, the objective is to develop a recommender system which assists the management of Human Resources with respect to the selection of the best mobility supplies and demands. The recommender system is a semantic system which will provide the recommendations according to the domain rules and restrictions. The proposed approach is based on semantic matchmaking solutions. So, this approach on the one hand uses a Description Logics reasoning engine which provides useful inferences to the recommendation process and on the other hand uses Natural Language Processing techniques to support the recommendation process. Finally, Web technologies are used in order to integrate the recommendation system into AFRICA BUILD Portal. The results of evaluating the system are based on the comparison between recommendations created by the system and by real users. These results have shown an acceptable behavior and performance. The average precision of the system has been obtained by evaluation measures for information retrieval systems, so the average precision of the system is at 52% which may be considered as a satisfactory result taking into account that the system is a semantic system. To conclude, it could be stated that the implemented system is stable and modular. This fact on the one hand allows an easy evolution that should aim to achieve a higher performance by increasing its average precision and on the other hand keeps open new ways to increase the functionality of the system oriented to exploit the potential of AFRICA BUILD Portal through Web 3.0.