Show simple item record

dc.contributor.advisorGómez-Pérez, A.
dc.contributor.advisorGracia del Río, Jorge
dc.contributor.authorLozano Hontecillas, Esther
dc.contributor.otherUniversidad Politécnica de Madridspa
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttp://oa.upm.es/37222/spa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11162/123058
dc.description.abstractEl aprendizaje basado en problemas se lleva aplicando con éxito durante las últimas tres décadas en un amplio rango de entornos de aprendizaje. Este enfoque educacional consiste en proponer problemas a los estudiantes de forma que puedan aprender sobre un dominio particular mediante el desarrollo de soluciones a dichos problemas. Si esto se aplica al modelado de conocimiento, y en particular al basado en Razonamiento Cualitativo, las soluciones a los problemas pasan a ser modelos que representan el comportamiento del sistema dinámico propuesto. Por lo tanto, la tarea del estudiante en este caso es acercar su modelo inicial (su primer intento de representar el sistema) a los modelos objetivo que proporcionan soluciones al problema, a la vez que adquieren conocimiento sobre el dominio durante el proceso. En esta tesis proponemos KaiSem, un método que usa tecnologías y recursos semánticos para guiar a los estudiantes durante el proceso de modelado, ayudándoles a adquirir tanto conocimiento como sea posible sin la directa supervisión de un profesor. Dado que tanto estudiantes como profesores crean sus modelos de forma independiente, estos tendrán diferentes terminologías y estructuras, dando lugar a un conjunto de modelos altamente heterogéneo. Para lidiar con tal heterogeneidad, proporcionamos una técnica de anclaje semántico para determinar, de forma automática, enlaces entre la terminología libre usada por los estudiantes y algunos vocabularios disponibles en la Web de Datos, facilitando con ello la interoperabilidad y posterior alineación de modelos. Por último, proporcionamos una técnica de feedback semántico para comparar los modelos ya alineados y generar feedback basado en las posibles discrepancias entre ellos. Este feedback es comunicado en forma de sugerencias individualizadas que el estudiante puede utilizar para acercar su modelo a los modelos objetivos en cuanto a su terminología y estructura se refiere.spa
dc.format.extent151 p.spa
dc.format.mediumDigitalspa
dc.language.isoengspa
dc.rightsCreative Commons Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercialspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subjectsolución de problemasspa
dc.subjectrazonamientospa
dc.subjectléxicospa
dc.subjectautoaprendizajespa
dc.subjectnuevas tecnologíasspa
dc.titleA Semantic Approach to Problem-Based Learning with Conceptual Modelseng
dc.typeTesis doctoralspa
dc.audienceProfesoradospa
dc.bbddInvestigacionesspa
dc.description.paisESPspa
dc.educationLevelEducación Superiorspa


Files in this item

    Show simple item record

    Creative Commons Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial
    Except where otherwise noted, this item's license is described as Creative Commons Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial