Metacognición e inteligencia artificial: más allá del paralelismo de funcionamiento

• Autores: María Consuelo Sáiz Manzanares
• Directores de la Tesis: César García Osorio (dir. tes.), José Francisco Díez Pastor (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Burgos ( España ) en 2019
• Idioma: español
• Número de páginas: 217
• Tribunal Calificador de la Tesis: Francisco José García Peñalvo (presid.), Álvar Arnaiz González (secret.), Nicolás García-Pedrajas (voc.), Leandro S. Almeida (voc.), Rebeca Cerezo Menéndez (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Tecnologías Industriales e Ingeniería Civil por la Universidad de Burgos
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
      • Enseñanza con ayuda de ordenador
    • Estadística
      • Análisis de datos
      • Análisis multivariante
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RIUBU
• Resumen
  • español

    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.

  • English

    The aim of this thesis has been to apply knowledge of artificial intelligence to the field of cognitive and metacognitive psychology. Specifically, this work has focused on the use of automatic learning techniques (Machine Learning), supervised and unsupervised, to analyze the effect on the satisfaction and performance of students of different actions that sought to provide them with a personalized learning experience. Currently, learning, especially in Higher Education environments, is being developed through interactive platforms, Learning Management System (LMS), such as Moodle. These environments offer many possibilities for registering the student activity (logs or registration units) and extracting this information, as these records are stored in databases and these can be downloaded easily in files with different formats CSV, XLS, JSON, and so on.