Neutrosophic Logic for Mental Model Elicitation and Analysis

Mental models are personal, internal representations of external reality that people use to interact with the world around them. They are useful in multiple situations such as muticriteria decision making, knowledge management, complex system learning and analysis. In this paper a framework for mental models elicitation and analysis based on neutrosophic Logic is presented. An illustrative example is provided to show the applicability of the proposal. The paper ends with conclusion future research directions

Modeling and analyzing non-functional requirements interdependencies with neutrosofic logic

Nonfunctional requirements refer to global properties of software. They are an important part of the requirement engineering process and play a key role in software quality. Current approaches for modelling nonfunctional requirements interdependencies have limitations. In this work we proposed a new method to model interdependencies in nonfunctional requirements using neutrosophic logic

An Exploration of Wisdom of Crowds using Neutrosophic Cognitive Maps

t. The wisdom of crowds (WOC) is a theory where it is believed that a multitude of people, unknown to each other and not experts in some subject, can reach more accurate conclusions on this subject than each of them would achieve individually; it could even have more accuracy than the result that a group of experts would obtain. This theory can be used to obtain information from the individual knowledge of an inexperienced crowd, including knowledge on complex phenomena. In this paper, the complex phenomenon is represented with the help of Neutrosophic Cognitive Maps (NCM), which allow us to capture the cause-effect relations among the concepts according to each of the individuals’ judgments. In this case, a dynamic processing of the results is carried out. The NCMs are aggregated following the WOC principles using an aggregation algorithm, which is based on the Fuzzy Negative-Positive-Neutral (NPN) logic. The advantage of using NCM is that indeterminacy is included in the modeling, thus individuals can express their opinions more reliably

Modelado y análisis las interdependencias entre requisitos no funcionales mediante mapas cognitivos neutrosóficos

<div>Nonfunctional requirements refer to global properties of software. They are an important part of the requirement engineering process and play a key role in software quality. Current approaches for modelling nonfunctional requirements interdependencies have limitations for dealing with indeterminacy.</div

Mental Models Consensus Process Using Fuzzy Cognitive Maps and Computing with Words

Fuzzy Cognitive Maps (FCM) has proven to be useful for representing both individual and collective mental models. Their capacity to be aggregated from individual FCM makes them suitable as a technique to assist in group decision making. For problems such as the analysis of complex systems and decision making usually is necessary a consensus process, to enable the group to achieve a state of mutual agreement among its members. In this paper a model for consensus processes in mental models using FCM and linguistic 2-tuple model as a form of causal knowledge representation is presented. The model includes automatic search mechanisms for conflict areas and recommendations to the experts to bring closer their preferences. An illustrative example that corroborates the applicability of the model is described.Los mapas cognitivos difusos (MCD) han resultado útiles para la representación de modelos mentales individuales y colectivos. Su capacidad para ser agregados y construir MCD grupales a partir de MCD individuales, los hace apropiados como técnica en la toma de decisiones en grupo. Para problemas como el análisis de sistemas complejos y la toma de decisiones, usualmente se hace necesario un proceso de consenso que permita lograr en el grupo un estado de acuerdo mutuo entre sus miembros. En el presente trabajo se desarrolla un modelo para procesos de consenso en modelos mentales usando MCD como forma de representación del conocimiento causal y las 2-tuplas lingüísticas para representar la incertidumbre. El modelo incluye mecanismos automáticos de búsqueda de las áreas en conflicto y de recomendación a los expertos para acercar sus valoraciones. Se describe un ejemplo ilustrativo que permite corroborar la aplicabilidad de la propuesta

Mental models consensus process using fuzzy cognitive maps and computing with words

Los MCD han resultado útiles para la representación de modelos mentales tanto individuales como colectivos. Su capacidad para ser agregados y construir MCD grupales a partir de MCD individuales los hace apropiados como técnica para asistir a la toma de decisiones en grupo. Para problemas tales como el análisis de sistemas complejos y la toma de decisiones usualmente se hace necesario un proceso de consenso que permita lograr en el grupo un estado de acuerdo mutuo entre sus miembros. En el presente trabajo se desarrolla un modelo para procesos de consenso en modelos mentales usando MCD como forma de representación del conocimiento causal y las 2-tuplas lingüísticas para representar la incertidumbre. El modelo incluye mecanismos automáticos de búsqueda de las áreas en conflicto y de recomendación a los expertos para acercar sus valoraciones. Se describe un ejemplo ilustrativo que permite corroborar la aplicabilidad de la propuesta.Fuzzy Cognitive Maps (FCM) has proven to be useful for representing both individual and collective mental models. Their capacity to be aggregated from individual FCM makes them suitable as a technique to assist in group decision making. For problems such as the analysis of complex systems and decision making usually is necessary a consensus process, to enable the group to achieve a state of mutual agreement among its members. In this paper a model for consensus processes in mental models using FCM and linguistic 2-tuple model as a form of causal knowledge representation is presented. The model includes automatic search mechanisms for conflict areas and recommendations to the experts to bring closer their preferences. An illustrative example that corroborates the applicability of the model is described

Modelo pedagógico con la robótica educativa como apoyo didáctico en la enseñanza de matemática de primaria

En la práctica docente existen estrategias integradoras de alternativas, basadas en métodos que fomentan la atención de los estudiantes, apoyadas en las TIC, para mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje. La robótica educativa representa una opción motivadora que aventaja a los procesos pedagógicos tradicionales; hace que las asignaturas sean más atractivas y fáciles de trabajar. La sugerencia de un modelo pedagógico, que, en sus secciones de clases de matemática, tome en cuenta la robótica educativa, provee acciones que concentran y ayudan a la atención de los alumnos en las diversas actividades. En el presente artículo se propone un modelo pedagógico basado en la robótica educativa que mejora la motivación, atención y concentración de los estudiantes en el aprendizaje de la matemática de 6to grado de primaria. Toma en cuenta la investigación del estado del arte de los modelos pedagógicos con robótica educativa, sus características de uso actual en diversos países del mundo y República Dominicana. Este modelo propuesto es validado con un estudio de caso y con el método Iadov para conocer la satisfacción de los involucrados. De esta forma se comprueba que ayuda de manera significativa al proceso de enseñanza-aprendizaje de la matemática y que se logra una alta satisfacción con la aplicación del modelo pedagógico con la robótica educativa como apoyo didáctico en la enseñanza de matemática de 6to grado de primaria

Computing with words in decision making using fuzzy cognitive maps

Fuzzy cognitive maps have received increasing attention for the representation of causal knowledge, being especially useful in decision situations. In this paper a model for decision making based on fuzzy cognitive maps using the paradigm of computing with words in order to provide causal models that are easily understood is proposed. To this end, we propose the use of linguistic representation model based on linguistic 2-tuple, which provides results in this domain. The main advantage of the proposed decision-making based on fuzzy cognitive map model is that allows to increase the interpretability of the causal models and the results of the simulations are performed to evaluate the alternatives, and this fact useful in making decision. Finally, the paper presents an illustrative example of the model presented in the scenario analysis applied to software architecture in a business organization

Mental models consensus process using fuzzy cognitive maps and computing with words

Los MCD han resultado útiles para la representación de modelos mentales tanto individuales como colectivos. Su capacidad para ser agregados y construir MCD grupales a partir de MCD individuales los hace apropiados como técnica para asistir a la toma de decisiones en grupo. Para problemas tales como el análisis de sistemas complejos y la toma de decisiones usualmente se hace necesario un proceso de consenso que permita lograr en el grupo un estado de acuerdo mutuo entre sus miembros. En el presente trabajo se desarrolla un modelo para procesos de consenso en modelos mentales usando MCD como forma de representación del conocimiento causal y las 2-tuplas lingüísticas para representar la incertidumbre. El modelo incluye mecanismos automáticos de búsqueda de las áreas en conflicto y de recomendación a los expertos para acercar sus valoraciones. Se describe un ejemplo ilustrativo que permite corroborar la aplicabilidad de la propuesta.Fuzzy Cognitive Maps (FCM) has proven to be useful for representing both individual and collective mental models. Their capacity to be aggregated from individual FCM makes them suitable as a technique to assist in group decision making. For problems such as the analysis of complex systems and decision making usually is necessary a consensus process, to enable the group to achieve a state of mutual agreement among its members. In this paper a model for consensus processes in mental models using FCM and linguistic 2-tuple model as a form of causal knowledge representation is presented. The model includes automatic search mechanisms for conflict areas and recommendations to the experts to bring closer their preferences. An illustrative example that corroborates the applicability of the model is described