INTRODUCCION A LA LOGICA MATEMATICA

SOLO VISION PROYECTABLE

Modelo difuso para evaluar la pertinencia de un programa educativo de nivel superior

Modelo difuso para evaluar la pertinencia de un programa educativo de nivel superiorEste artículo tiene como finalidad presentar un modelo, el cual utiliza un sistema de inferencia difuso para evaluar la pertinencia de un programa educativo de nivel superior con respecto al Examen General de Egreso de Licenciatura (EGEL) del Centro Nacional de Evaluación para la Educación Superior (CENEVAL). Los siguientes factores se consideraron para desarrollar el modelo: impacto de cada Unidad de Aprendizaje (UDA) sobre las áreas que evalúa el EGEL, calificación del alumno en cada UDA, apreciación estudiantil promedio en cada UDA, pérdida de conocimiento por años de egreso y ganancia de conocimiento por años de experiencia profesional

USO DE TESTORES TÍPICOS PARA DETERMINAR EL IMPACTO DE LOS CONTENIDOS DE LAS ASIGNATURAS EN LA FORMACIÓN PROFESIONAL

En el contexto de la formación profesional, se asume que los programas educativos ofertados por las Instituciones de Educación Superior, consideran las necesidades del mercado laboral, y que los estudiantes adquieren y desarrollan, las competencias profesionales que satisfacen esas necesidades. Así, se definen los contenidos de las asignaturas. Sin embargo, es necesario evaluar de manera periódica su impacto y pertinencia en los diversos ámbitos de desempeño profesional. Determinar el impacto de los contenidos de las asignaturas de un programa educativo, puede ser tratado como un problema de selección de variables. Con el uso de los testores típicos, se determinaron las asignaturas de mayor impacto con respecto a los resultados obtenidos en un examen general de egreso, aplicado a egresados de la carrera de Ingeniería en Sistemas y Comunicaciones de la Universidad Autónoma del Estado de México. Para el análisis, se tomaron las calificaciones obtenidas en cada asignatura, agrupadas por núcleos de formación, con ellas se determinaron dos clases, sustentantes con resultado satisfactorio y sustentantes con resultado no satisfactorio. De los resultados obtenidos, se observó una relación de dependencia entre conocimientos de varias asignaturas y su impacto relativo en las competencias profesionales obtenidas por los sustentantes

Aplicación de Algoritmos de Votación en la Clasificación de Textos

Artículo en revista indizada publiaco en Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica (ReCIBE)Los algoritmos de clasificación basada en la similitud entre textos, es un tópico de gran interés lo que es motivado por la relevancia y complejidad que presenta esta problemática y la gran cantidad de ámbitos que requieren de sistemas automatizados para resolverla. Por mencionar algunos ejemplos, se requiere de aplicaciones capaces de determinar de manera automática la sensibilidad de la información textual almacenada en archivos para decidir el grado de protección o diferenciar datos sensibles de aquellos que no lo son para prevenir o detectar su fuga o accesos no autorizados. Esto puede ser establecido con base en la importancia de su contenido. Así, una forma de abordar el problema es desde la perspectiva de la clasificación de textos con base en contexto. Para ello, es necesario desarrollar algoritmos que consideren la semántica de los documentos desde el momento que se generan y obtener su clasificación mediante un conjunto de características que incluyan rasgos textuales. En este trabajo, se definen los rasgos textuales y la relación semántica entre rasgos textuales. Considerando que un texto es la concatenación de rasgos textuales, la relación semántica de los rasgos textuales permite determinar su grado de pertenencia a un tema. Para la clasificación de textos, se aplican las etapas del modelo de algoritmos de votación desarrollados bajo el Reconocimiento Lógico Combinatorio de Patrones

Modelo de inferencia difuso para clasificación de estilos de aprendizaje con base en el Test de Honey-Alonso

Modelo de inferencia difuso para clasificación de estilos de aprendizaje con base en el Test de Honey-AlonsoEs fundamental para las Instituciones de Educación Superior mejorar el nivel de aprovechamiento académico de sus estudiantes ofreciéndoles atención y servicios de apoyo. En el Instituto Tecnológico de Tlalnepantla, México, se han implantado programas de atención personalizada preparando tutores académicos. Hasta el momento, un problema sin una solución total es la correcta identificación del estilo de aprendizaje de cada estudiante. En este artículo, se presenta un modelo que utiliza un mecanismo de inferencia difuso para clasificar los diferentes estilos de aprendizaje de acuerdo con el test de Honey-Alonso. La clasificación obtenida es con la intención de contribuir al programa de tutorías de los alumnos, y asistir a los tutores en la toma de decisiones para definir estrategias de aprendizaje con base en el estilo identificado, dando seguimiento a cada estudiante, desde su ingreso hasta la conclusión de su carrera profesional

Avances en Sistemas y Computación

Libro intitulado Avances en Sistemas y ComputaciónEl pasado mes de mayo en el Centro Universitario UAEM Valle de México, se convocó a diversos autores a que nos enviaran sus trabajos de investigación. Como resultado se creo este volumen, en el que se presentan avances en las áreas de ciencias de la Computación y de Sistemas de Comunicación. Se recopilan trabajos sobre: Electrónica, Inteligencia Artíficial, Procesamiento Digital de Imágenes, Minería de Datos, entre otras. El desarrollo e investigación tecnológica es primordial para el avance de una institución de educación superior, pues impulsa a estar actualizados y que los estudiantes tengan oportunidad de realizar investigación con el apoyo de expertos. El presente volumen es un ejemplo de un medio que busca concentrar los resultados de investigación, para hacerlos disponibles a la comunidad de expertos en el campo de las ciencias de la computación. La recopilación de los trabajos se realizó con apertura a las instituciones y grupos de investigación interesados en exponer su trabajo y así participar en el avance de la tecnología. Esta recopilación se presenta para dar espacio de divulgación a resultados de investigación que se relizan en diversas instituciones. Se buscó seleccionarlos para que cumplieran con requerimentos de calidad y profundidad que aportaran en sus distantas áreas. Se seleccionaron trabajos que tratan temas que son de interes actual. Como objetivo se planteó que todos los artículos dieran resultados o propuestas originales. Que den al lector un paranorama amplio y claro sobre los temas. Los compiladores de la obra somos miembros del cuerpo académico de "Inteligencia Computacional" que integra profesores-investigadores que estamos interesados en la divulgación y desarrollo del campo de las ciencias de la computación, y que con esta obra esperamos aportar en su desarrollo

Selección de variables

Sólo visión Proyectabl

Clasificación supervisada

Sólo visión Proyectabl

CLASIFICACIÓN NO SUPERVISADA

SÓLO VISIÓN PROYECTABLE