Metacognición e inteligencia artificial: más allá del paralelismo de funcionamiento

El objeto de esta tesis ha sido el de aplicar conocimientos de la Inteligencia Artificial al campo de la Psicología Cognitiva y Metacognitiva. En concreto, este trabajo se ha centrado en el uso de técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), tanto respecto del uso de técnicas de aprendizaje supervisado (supervised) como de las técnicas de aprendizaje no supervisado (unsupervised). Ambas se han aplicado para favorecer el aprendizaje personalizado en los estudiantes y, en último término mejorar su rendimiento y satisfacción. En la actualidad el aprendizaje, especialmente en entornos de Educación Superior, se está desarrollando a través de plataformas interactivas, Learning Management System (LMS), como por ejemplo Moodle. Estos entornos ofrecen muchas posibilidades de registro de la actividad (logs o unidades de registro) y de extracción de dicha información, ya que estos registros se almacenan en bases de datos y estas pueden ser descargadas de forma sencilla en ficheros con distintos formatos CSV, XLS, JSON, etc.

Author dc:creator

• Sáiz Manzanares, María Consuelo

Advisors dc:contributor.advisor

• García Osorio, César
• Diez Pastor, José Francisco

• Metacognición
• Técnicas de minería de datos educativas
• Inteligencia artificial
• Aprendizaje basado en proyectos
• E-orientación
• Metacognition
• Educational Data Mining
• Artificial Intelligence
• Project-based learning
• E-orientation

Statement dc:rights

• Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Language dc:language.iso

spa

DOI

10.36443/10259/5357

OAI identifier oai:identifier

oai:riubu.ubu.es:10259/5357