Inteligencia Computacional: Framework para modelado automático de perfiles educativos
Creación de un módulo inteligente capaz de realizar minería en conjunto con un sistema inferencial que evalúa y diagnostica la secuencia correcta de estímulos que se adapte a la personalidad y preferencias del alumno, maximizando la experiencia de aprendizaje de contenidos con alto nivel de complejidad.
Línea de investigación: Automatización y robótica
Finalización: a la fecha
Directores del proyecto: Dra. María
Daniela López De Luise
Equipo de Investigación: Nicolás Borromeo, Ing. Pablo
Vilaboa
Alumnos: 3
Duración: Abril 2016 – Abril
2018
Línea de Investigación: Automatización y
Robótica
Objetivos:
Creación de un módulo inteligente capaz de realizar minería en conjunto con un
sistema inferencial que evalúa y diagnostica la secuencia correcta de estímulos
que se adapte a la personalidad y preferencias del alumno, maximizando la
experiencia de aprendizaje de contenidos con alto nivel de complejidad.
Fuente
de financiamiento: UAI
Evaluación Externa: Dra. Silvana Aciar
(Universidad Nacional de San Juan)
Resultados:
Presentado en congreso con referato:
- Diego Esteban Vargas Ligarreto, Daniela López De Luise (2017). “Metrics Design for Keyboard and Mouse: Assessing Learning Levels”. URUCON 2017 El reto del desarrollo. Montevideo, Uruguay. 23 al 25 de Octubre de 2017.
Otros resultados:
- Se
organizó la Jornada de Actualización Científico- Tecnológica para
investigadores del CAETI-UAI-IEEE Argentina. Invitado: Dr. Witold Pedrycz, IEEE Fellow, University of Alberta, Edmonton, Canadá. UAI. 31 Julio 2015.
-
Se
organizó el IEEE AR TRIC VI –
Edición 2014 del Torneo Regional de Inteligencia Computacional.
Coordinado por la Dra. Daniela Lopez de Luise. UAI. 21, 22 y 23 de Noviembre de
2014.