Implementation of a computerized assessment system by using backpropagation neural networks with R and shiny
Las dificultades a las que los estudiantes se enfrentan y su lucha por dominar los temas, podría aumentar como consecuencia de la inadecuada utilización de materiales de evaluación. Generalmente se encuentran en el aula alumnos que hacen buen uso del material de los cursos y de una manera rápida, mi...
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| Autores principales: | , |
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| Formato: | Documento de trabajo |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad del Pacífico. Centro de Investigación
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11354/1087 http://biblioteca.clacso.edu.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=pe/pe-014&d=113541087oai |
| Aporte de: |
| Sumario: | Las dificultades a las que los estudiantes se enfrentan y su lucha por dominar los temas, podría aumentar como consecuencia de la inadecuada utilización de materiales de evaluación. Generalmente se encuentran en el aula alumnos que hacen buen uso del material de los cursos y de una manera rápida, mientras que otros presentan dificultades con el aprendizaje del material. Esta situación es fácilmente visto en los resultados de los exámenes, un grupo de estudiantes podrían obtener buenas calificaciones animándoles, mientras que otros obtendrían la mala percepción de que los temas son difíciles, y en algunos casos, obligándolos a abandonar el curso o en otros casos a cambiar de carrera. Creemos que mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático, y en nuestro caso la utilización de redes neuronales, sería factible crear un entorno de evaluación que podrían ajustarse a las necesidades de cada estudiante. Esto último disminuiría la sensación de insatisfacción de los alumnos y el abandono de los cursos. |
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