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Título :	Mecanismo formal de clasificación automática de un Repositorio de objetos de aprendizaje, a partir de una valoración individual de los objetos, con el fin de mantenerlos en un ciclo permanente de mejoramiento Formal automatic classification mechanism of a Repository of learning objects, based on an individual assessment of the objects, in order to keep them in a permanent cycle of improvement
Autor :	Crespo Alvarado, Miguel Francisco https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000702285 https://scholar.google.es/citations?hl=es#user=Xd1Y7KwAAAAJ https://orcid.org/0000-0003-2299-0984 Universitat Oberta de Catalunya UOC Grupo de Investigación Pensamiento Sistémico - GPS
Palabras clave :	Analysis;Cluster;Learning Resource Centers;Storage systems;Information retrieval;Education;Measurement;Research;Análisis;Clúster;Centros de recursos para el aprendizaje;Sistemas de almacenamiento;Recuperación de información;Educación;Medición;Investigaciones;Repositorio;Objetos de aprendizaje;E-learning;Educación superior
Editorial :	Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB Facultad Ciencias Sociales, Humanidades y Artes Maestría en E-Learning
Descripción :	En esta tesis se desarrolla principalmente un mecanismo formal de clasificación automática de un repositorio de objetos de aprendizaje, según el valor de un conjunto de indicadores, con el fin de mantenerlos en un ciclo permanente de mejoramiento. Esto implica construir un espacio de medida, una función de medida, una función de disimilaridad y un método de clasificación. Adicional a esto, se aplicó un proceso de medición que ayuda a dar mayor sentidoalainformaciónobtenidaporcadaobjetoyporlasposiblesaglomeracionesobtenidas como producto de la clasificación. Este mecanismo puede clasificar distintos tipos de objetos de aprendizaje, sin importar que ellos pertenezcan a categorías diferentes, esto permite que pueda ser utilizado en cualquier repositorio de objetos de aprendizaje. Universitat Oberta de Catalunya UOC FichaResumen 19 Resumen 21 1. Introducción 23 2. DescripcióndelProblema 25 3. Objetivos 29 3.1. Objetivo general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.2. Objetivos específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 4. Estadodelarte 31 5. Marcoteórico 37 5.1. Análisis de Cluster . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 5.1.1. Tipos de datos en el análisis de clases . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 5.1.1.1. Variables basadas en intervalos . . . . . . . . . . . . . . . 40 5.1.1.2. Variables binarias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 5.1.1.3. Variables nominales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 5.1.1.4. Variables ordinales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 11 5.1.1.5. Variables de tipos mixtos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 5.1.1.6. Variables tipo vector . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 5.1.2. Métodos de clasificación (Clustering) . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 5.1.2.1. Métodos de particionamiento . . . . . . . . . . . . . . . . 51 5.1.2.2. Métodos jerárquicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 5.1.2.3. Métodos basados en densidad . . . . . . . . . . . . . . . . 52 5.1.2.4. Métodos basados en rejilla . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 5.1.2.5. Métodos basados en modelos . . . . . . . . . . . . . . . . 53 5.1.2.6. Métodos de datos de altas dimensiones . . . . . . . . . . . 53 5.1.2.7. Métodos basados en restricciones . . . . . . . . . . . . . . 54 5.2. Objetos de aprendizaje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 5.2.1. Características de un objeto de aprendizaje . . . . . . . . . . . . . . 55 5.2.2. Metadatos de un objeto de aprendizaje . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 5.2.2.1. Estructura de un metadato . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 5.3. Proceso de medición . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 5.3.1. Modelo de calidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 5.3.2. Medida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 5.3.3. Formas de medir . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 5.3.4. Acción de medir . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 6. Mecanismoformaldeclasificación 65 6.1. Espacio de medida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 6.2. Método de clasificación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 6.2.1. Condiciones iniciales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 6.2.2. Condiciones para adicionar un objeto de aprendizaje O . . . . . . . . 69 6.2.3. Condiciones para retirar un objeto de aprendizaje O . . . . . . . . . . 69 6.2.4. Clasificación de los objeto de aprendizaje O . . . . . . . . . . . . . . 69 6.2.5. Requerimiento sobre el algoritmo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 6.3. Contexto concreto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 6.4. Mecanismo de valoración de los indicadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 6.5. Ejemplo del método de clasificación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 6.5.1. Condiciones iniciales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 6.5.2. Objetos de aprendizaje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 6.5.3. Repositorio de objetos de aprendizaje . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 6.5.4. Aglomeraciones de los objetos de aprendizaje . . . . . . . . . . . . . 78 6.6. Comentario final . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 Conclusiones y Trabajo futuro 81 Bibliografía 83 Maestría This thesis mainly develops a formal mechanism for the automatic classification of a repository of learning objects, according to the value of a set of indicators, in order to keep them in a permanent cycle of improvement. This involves constructing a measure space, a measure function, a dissimilarity function, and a classi fi cation method. In addition to this, a measurement process was applied that helps make more sense of the information obtained by each object and of the possible agglomerations obtained as a product of the classification. This mechanism can classify different types of learning objects, regardless of whether they belong to different categories, this allows it to be used in any repository of learning objects.
URI :	http://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/19646
Otros identificadores :	http://hdl.handle.net/20.500.12749/2792 instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB reponame:Repositorio Institucional UNAB
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