Red de Bibliotecas Virtuales de Ciencias Sociales en
América Latina y el Caribe
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/19646Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor | Crespo Alvarado, Miguel Francisco | - |
| dc.contributor | https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000702285 | - |
| dc.contributor | https://scholar.google.es/citations?hl=es#user=Xd1Y7KwAAAAJ | - |
| dc.contributor | https://orcid.org/0000-0003-2299-0984 | - |
| dc.contributor | Universitat Oberta de Catalunya UOC | - |
| dc.contributor | Grupo de Investigación Pensamiento Sistémico - GPS | - |
| dc.creator | Gutiérrez Posada, Julián Esteban | - |
| dc.date | 2020-06-26T21:10:47Z | - |
| dc.date | 2020-06-26T21:10:47Z | - |
| dc.date | 2010-02 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-03-14T18:52:14Z | - |
| dc.date.available | 2022-03-14T18:52:14Z | - |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/20.500.12749/2792 | - |
| dc.identifier | instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB | - |
| dc.identifier | reponame:Repositorio Institucional UNAB | - |
| dc.identifier.uri | http://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/19646 | - |
| dc.description | 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. | - |
| dc.description | Universitat Oberta de Catalunya UOC | - |
| dc.description | 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 | - |
| dc.description | Maestría | - |
| dc.description | 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. | - |
| dc.format | application/pdf | - |
| dc.format | application/pdf | - |
| dc.format | application/pdf | - |
| dc.format | application/pdf | - |
| dc.language | spa | - |
| dc.publisher | Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB | - |
| dc.publisher | Facultad Ciencias Sociales, Humanidades y Artes | - |
| dc.publisher | Maestría en E-Learning | - |
| dc.relation | Gutiérrez Posada, Julián Esteban (2010). 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. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB, Universitat Oberta de Catalunya UOC | - |
| dc.relation | [1] Anderberg, Michael R., “Cluster analysis for applications”, Academic Press, 1973 | - |
| dc.relation | [2] Berkhin Pavel, “Survey of clustering data mining techniques”, 2002. [Sitio en Internet].Disponibleenhttp://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary? doi=10.1.1.18.3739, Acceso en marzo de 2009. | - |
| dc.relation | [3] Boneu Josep M., “Plataformas abiertas de e-learning para el soporte de contenidos educativos abiertos”. [Sitio en Internet]. Disponible en http://www.uoc.edu/ rusc/4/1/dt/esp/boneu.pdf,,UniversitatObertadeCatalunya(UOC),Acceso en abril de 2009. | - |
| dc.relation | [4] C. M Benjamin, Ke Fung , Ester Wang Martin, “Large hierarchical document clustering using frequent itemsets”, 2003. [Sitio en Internet]. Disponible en http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1. 13.9326, Acceso en marzo de 2009. | - |
| dc.relation | [5] Cao Zhe, Qin Tao, Liu Tie-Yan, Tsai Ming-Feng, Li Hang, “Learning to Rank: From Pairwise Approach to Listwise Approach”, 2007. [Sitio en Internet]. Disponible en http://research.microsoft.com/en-us/people/ tyliu/139.pdf, Acceso en octubre de 2009. | - |
| dc.relation | [6] Chakrabarti Soumen, “Data mining for hypertext: A tutorial survey”, 2000. [Sitio en Internet]. Disponible en http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/ summary?doi=10.1.1.34.4297, Acceso en marzo de 2009. | - |
| dc.relation | [7] ChechikGal,SharmaVarun,ShalitUri,BengioSamy,“LargeScaleOnlineLearningof ImageSimilarityThroughRanking”,2009.[SitioenInternet].Disponibleenhttp:// snowbird.djvuzone.org/abstracts/119.pdf,Accesoenoctubrede2009 | - |
| dc.relation | [8] Cormen Thomas H., Leiserson Charles E., Rivest Ronald L., Stein Clifford, “Introduction to Algorithms”, Second Edition, The MIT Press, McGraw-Hill, 2001. | - |
| dc.relation | [9] Cui Xiaohui, Potok Thomas E., “Document Clustering Analysis Based on Hybrid PSO+K-means Algorithm”, 2005. [Sitio en Internet]. Disponible en http:// citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.127.8448, Acceso en marzo de 2009. | - |
| dc.relation | [10] Driver Bruce K., “Analysis Tools with Applications”, Springer, 2003. Pag. 25-26, 131135. | - |
| dc.relation | [11] DeshpandeMukund,KarypisGeorge,“UsingConjunctionofAttributeValuesforClassification”, 2002. [Sitio en Internet]. Disponible en http://citeseerx.ist. psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.16.6905, Acceso en marzo de 2009. | - |
| dc.relation | [12] desJardins Marie, Eaton Eric, Wagstaff Kiri L., “Learning User Preferences for Sets of Objects”, 2006. [Sitio en Internet]. Disponible en http://maple.cs.umbc. edu/~ericeaton/papers/desJardins2006Learning.pdf,Accesoenoctubre de 2009 | - |
| dc.relation | [13] Ferreira Mateus, García Félix, Ruiz Francisco, Bertoa Manuel F., Calero Coral, Vallecillo Antonio, Piattini Mario, Mora Beatriz, “Medición del Software Ontología y Metamodelo(InformeTécnicoUCLM-TSI-001)”,DepartamentodeTecnologíasySistemas de Información, Universidad de Castilla-La Mancha y Universidad de Málaga, España, 2006. [Sitio en Internet]. Disponible en http://www.esi.uclm.es: 8080/tsi/informes/UCLM-TSI-001.pdf, Acceso en abril de 2009 | - |
| dc.relation | [14] GrafSabine,ListBeate,“AnEvaluationofOpenSourceE-LearningPlatformsStressing Adaptation Issues”, 2005. [Sitio en Internet]. Disponible en http://wit.tuwien. ac.at/people/list/publications/icalt2005.pdf, Acceso en octubre de 2009. | - |
| dc.relation | [15] HanJiawei,KamberMicheline,DataMining,“ConceptsandTechniques”,SecondEdition, Morgan Kaufmann Publishres, 2006, Chapter 7 "Cluster Analysis", Pag. 383-464 | - |
| dc.relation | [16] HammoudaKhaledM.,MemberStudent,KamelMohamedS.,“Efficientphrase-based documentindexingforWebdocumentclustering”,2004.[SitioenInternet].Disponible en http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1. 85.6184, Acceso en marzo de 2009. | - |
| dc.relation | [17] Hofmann Thomas, Puzicha Jan, “Data mining for hypertext: A tutorial survey”, 2000. [Sitio en Internet]. Disponible en http://citeseerx.ist.psu.edu/ viewdoc/summary?doi=10.1.1.34.97, Acceso en marzo de 2009. | - |
| dc.relation | [18] IEEE LOM Institute for Electrical and Electronic Engineers Standards Department, “Learning Object Metadata (IEEE 1481.12.1-2002)”, 2002. [Sitio en Internet]. Disponible en http://ieeexplore.ieee.org/xpl/standards.jsp? findtitle=learning+object+metadata&letter=learning+object+ metadata&imageField.x=0&imageField.y=0&opentree=on, o también sepuedeaccederenespañolenhttp://www-gist.det.uvigo.es/~lanido/ LOMes/LOMv1_0_Spanish.pdf Acceso en mayo 2008 | - |
| dc.relation | [19] Kaur Kamaldeep, Kaur Arvinder, Malhotra Ruchika, “Alternative Methods to Rank the Impact of Object Oriented Metrics in Fault Prediction Modeling using Neural Networks”, 2006, [Sitio en Internet]. Disponible en http://www.waset.org/ journals/waset/v19/v19-27.pdf, Acceso en octubre 2009. | - |
| dc.relation | [20] Khan Inayatullah, Saffari Amir, Bischof Horst, “TVGraz: Multi-Modal Learning of Object Categories by Combining Textual and Visual Features”, 2009, [Sitio en Internet]. Disponible en http://oagm2009.icg.tugraz.at/papers/p36.pdf, Acceso en octubre 2009. | - |
| dc.relation | [21] Li Hang, “Learning to Rank:Problem, Challenge, and Opportunity”, Microsoft Research Asia, 2008, [Sitio en Internet]. Disponible en http://research. microsoft.com/users/tyliu/, Acceso en octubre 2009. | - |
| dc.relation | [22] Liu Tie-Yan, “Learning to Rank: from PairwiseApproach to ListwiseApproach”, Microsoft Research Asia, 2008, [Sitio en Internet]. Disponible en http://research. microsoft.com, Acceso en octubre 2009. | - |
| dc.relation | [23] Marquès Pere, “Sitio Web sobre Tecnología Educativa”, [Sitio en Internet]. Disponible en http://www.pangea.org/peremarques/, Acceso en julio 2009. | - |
| dc.relation | [24] Mimaroglu Selim, Simovici Dan A., “Bit Sequences and Biclustering of Text Documents”, [Sitio en Internet] http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/ summary?doi=10.1.1.132.4386, Acceso en marzo de 2009. | - |
| dc.relation | [25] Nesbit John C., Li Jerry, “Web-Based Tools for Learning Object Evaluation”, 2004, [Sitio en Internet] http://www.sfu.ca/~jzli/publications/Nesbit_ Li_2004.pdf, Acceso en octubre de 2009 | - |
| dc.relation | [26] Nesbit John C., Li Jerry, Leacock Tracey L., “Web-Based Tools for Collaborative Evaluation of Learning Resources”, 2004, [Sitio en Internet]. Disponible en http:// www.iiisci.org/journal/CV$/sci/pdfs/P843017.pdf, Acceso en octubre 2009. | - |
| dc.relation | [27] Nie Zaiqing, Zhang Yuanzhi, Wen Ji Rong, Ma WeiYing, “Object Level Ranking: Bringing Order to Web Objects”, 2005, [Sitio en Internet]. Disponible en http: //www2005.org/cdrom/docs/p567.pdf, Acceso en octubre 2009. | - |
| dc.relation | [28] “Proceedings of the NIPS 2005 Workshop on Learning to Rank”, Whistler, BC, Canada, 2005, [Sitio en Internet]. Disponible en http: //web.mit.edu/shivani/www/Ranking-NIPS-05/Proceedings/ proceedings-nips05workshop-ranking.pdf, Acceso en octubre 2009 | - |
| dc.relation | [29] Ochoa Xavier, “The research about Metrics for Metadata”, Hypermedia and Databases Group (HMDB) of the Katholieke Universiteit Leuven (KULeuven), 2006. [Sitio en Internet].Disponibleenhttp://ariadne.cti.espol.edu.ec/M4M/index. html, Acceso en marzo de 2009. | - |
| dc.relation | [30] Ochoa Xavier, Duval Erik, “Metrics for Learning Object Metadata”, 2006. [Sitio en Internet]. Disponible en http://ariadne.cti.espol.edu.ec/xavier/ papers/Ochoa-DC-ECTEL2006.pdf, Acceso en octubre de 2009. | - |
| dc.relation | [31] Ochoa Xavier, Duval Erik, “Use of contextualized attention metadata for ranking and recommending learning objects”, 2006. [Sitio en Internet]. Disponible en http://portal.acm.org/ft_gateway.cfm?id=1183608&type= pdf&coll=GUIDE&dl=GUIDE&CFID=52920346&CFTOKEN=27345131, Acceso en octubre de 2009 | - |
| dc.relation | [32] Ochoa Xavier, Duval Erik, Quantitative Analysis of Learning Object Repositories”, 2008. [Sitio en Internet]. Disponible en http://bobbebaggio.com/ Presentations/PADLA111208/ROL-Repositories.pdf, Acceso en octubre de 2009. | - |
| dc.relation | [33] Özgür Arzucan, Güngör Tunga, “Supervised and Unsupervised Machine Learning Techniques for Text Document Categorization”, 2004. [Sitio en Internet]. Disponible en http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1. 123.1804, Acceso en marzo de 2009. | - |
| dc.relation | [34] Parakhin Mikhail, Haluptzok Patrick, “Finding The Most Probable Ranking of Objects with Probabilistic Pairwise Preferences”,2009. [Sitio en Internet]. Disponible en http://www.cvc.uab.es/icdar2009/papers/3725a616.pdf, Acceso en octubre de 2009. | - |
| dc.relation | [35] Peters Gabriele, Kruger Norbert, Von Der MalsburgChristoph, “Learning object representationsbyclusteringbananawaveletresponses”,1997.[SitioenInternet].Disponible en http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1. 50.4104, Acceso en marzo de 2009. | - |
| dc.relation | [36] Qin Tao, Liu Tie-Yan, Zhang Xu-Dong, Wang De-Sheng, Xiong Wen-Ying, Li Hang,“Learning to Rank Relational Objects and Its Application to Web Search”, 2008, [Sitio en Internet] http://www2008.org/papers/pdf/p407-qinA. pdf, Acceso en octubre de 2009. | - |
| dc.relation | [37] Repp Stephan, Linckels Serge, Meinel Christoph, “Towards to an automatic semantic annotation for multimedia learning objects”,2007. [Sitio en Internet]. Disponible en http://portal.acm.org/ft_gateway.cfm?id=1290149&type= pdf&coll=GUIDE&dl=GUIDE&CFID=52920346&CFTOKEN=27345131, Acceso en marzo de 2009. | - |
| dc.relation | [38] Rosales Rómer, Fung Glenn, “Learning sparse metrics via linear programming”, 2006. [Sitio en Internet]. Disponible en http://portal.acm.org/ft_ gateway.cfm?id=1150444&type=pdf&coll=ACM&dl=ACM&CFID= 52920346&CFTOKEN=27345131, Acceso en octubre de 2009. | - |
| dc.relation | [39] Seidl Thomas, Muller Emmanuel, Assent Ira, Steinhausen Uwe, “Outlier Detection and Ranking Based on Subspace Clustering”, 2009,[Sitio en Internet] http://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2009/1934/pdf/ 08421.SeidlThomas.Paper.1934.pdf, Acceso en octubre de 2009. | - |
| dc.relation | [40] Stephenson Jhon, Sangrà Albert, “Fundamentos del diseño técnico-pedagógico”, P06/M1103/01178, Universitat Oberta de Catalunya (UOC). | - |
| dc.relation | [41] Strehl Alexander, Ghosh Joydeep, “Relationship-based clustering and visualization for high-dimensional data mining”, 2003,[Sitio en Internet] http://citeseerx. ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.19.7967,Accesoenmarzo de 2009. | - |
| dc.relation | [42] Shaban Khaled, Basir Otman, Kamel Mohamed, “Learning Objects Clustering based onSemanticUnderstandingofText”,2006,[SitioenInternet]http://citeseerx. ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.132.428,Accesoenmarzo de 2009 | - |
| dc.relation | [43] Vidal Christian L., Segura Alejandra A., Prieto Manuel E.,“Calidad en objetos de aprendizaje”, 2008, [Sitio en Internet] http://www.web.upsa.es/spdece08/ contribuciones/139_CalidadEnObjetosDeAprendizaje TypeInstSpringerFinalVidalSeguraPrietov99.pdf,Accesoenoctubre de 2009 | - |
| dc.relation | [44] Wiley David, “Connecting learning objects to instructional design theory: A definition, a metaphor, and a taxonomy”. The Instructional Use of Learning Objects: Online Versión. 2000. [Sitio en Internet] http://reusability.org/read/chapters/ wiley.doc, Acceso en febrero de 2009 | - |
| dc.relation | [45] Woznica Adam, Kalousis Alexandros, Hilario Melanie, “Learning to combine distances for complex representations”. 2007. [Sitio en Internet] http: //portal.acm.org/ft_gateway.cfm?id=1273626&type=pdf&coll= GUIDE&dl=GUIDE&CFID=52920346&CFTOKEN=27345131,Accesoenoctubre de 2009. | - |
| dc.relation | [46] Yeh Jen-Yuan, Lin Jung-Yi, Ke Hao-Ren, Yang Wei-Pang, “Learning to Rank for Information Retrieval Using Genetic Programming”, 2007, [Sitio en Internet] http: //jenyuan.yeh.googlepages.com/jyyeh-LR4IR07.pdf, Acceso en octubre de 2009. | - |
| dc.relation | [47] Zhao Ying, Karypis George, “Soft Clustering Criterion Functions for Partitional Document Clustering”, 2002, [Sitio en Internet] http://citeseerx.ist.psu.edu/ viewdoc/summary?doi=10.1.1.5.8340, Acceso en marzo de 2009. | - |
| dc.relation | [48] Zhao Ying, Karypis George, “Criterion functions for document clustering: Experiments and analysis”, 2001, [Sitio en Internet] http://citeseerx.ist.psu. edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.16.6872, Acceso en marzo de 2009. | - |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ | - |
| dc.rights | Abierto (Texto Completo) | - |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
| dc.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | - |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia | - |
| dc.subject | Analysis | - |
| dc.subject | Cluster | - |
| dc.subject | Learning Resource Centers | - |
| dc.subject | Storage systems | - |
| dc.subject | Information retrieval | - |
| dc.subject | Education | - |
| dc.subject | Measurement | - |
| dc.subject | Research | - |
| dc.subject | Análisis | - |
| dc.subject | Clúster | - |
| dc.subject | Centros de recursos para el aprendizaje | - |
| dc.subject | Sistemas de almacenamiento | - |
| dc.subject | Recuperación de información | - |
| dc.subject | Educación | - |
| dc.subject | Medición | - |
| dc.subject | Investigaciones | - |
| dc.subject | Repositorio | - |
| dc.subject | Objetos de aprendizaje | - |
| dc.subject | E-learning | - |
| dc.subject | Educación superior | - |
| dc.title | 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 | - |
| dc.title | 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 | - |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | - |
| dc.type | Tesis | - |
| dc.type | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | - |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | - |
| dc.type | http://purl.org/redcol/resource_type/TM | - |
| dc.coverage | Bucaramanga (Colombia) | - |
| Aparece en las colecciones: | Instituto de Estudios Políticos - IEP - Cosecha | |
Ficheros en este ítem:
No hay ficheros asociados a este ítem.
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.