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Juárez,G. E., Rovarini,P. C., Cerviño,M. Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa.

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1 Juárez,G. E., Rovarini,P. C., Cerviño,M. Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

2 Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa Preguntas Referencias Conclusiones Integración de los Tres Modelos Software desarrollado Análisis del Método Propuesto Evaluación - Resultados Teoría de conjuntos Difusos (FUZZY) Teoría de conjuntos tradicional El Proceso de Evaluación Introducción Antecedentes

3 3 Ing. Esp. Gustavo Eduardo Juárez

4 4 1. Generar vocaciones tempranas y facilitar el tránsito entre sistemas educativos. 2. Incrementar la retención en el ciclo básico. 3. Incrementar la retención en el ciclo de especialización. 4. Incrementar la graduación de alumnos avanzados. 5. Incrementar la cantidad de ingenieros insertos en el sistema científico, tecnológico y de innovación.

5 medir los conocimientos adquiridos y asignar un valor sobre una escala predefinida Intención es una de las facetas más importantes en sistemas educacionales Evaluación de estudiantes Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

6 Definición Un test de evaluación está compuesto por un conjunto de preguntas que se presentan al estudiante para que las responda dentro de un límite de tiempo previamente determinado. Tipos básicos de evaluaciones: Conjunto de preguntas con respuestas abiertas Conjunto de preguntas con respuestas cerradas Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

7 La teoría de conjuntos tradicional, nítida o crisp, solo nos ofrece la posibilidad de considerar a cada respuesta dentro de un conjunto sumamente restringido de valores: [0,1]. La Toma la Decisiones solo podrá establecer dos valores, CIERTO o FALSO, lo que en una buena cantidad de casos resulta totalmente inexacto, ineficiente o insuficiente. Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

8 Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa La Lógica Difusa o Fuzzy Logic es una teoría introducida por Lofti Zadeh en el año 1965, (Universidad de Berkeley), en la revista "Information and Control, en donde aparece el artículo, "Fuzzy Sets". La Lógica Difusa permite procesar datos imprecisos o con incertidumbres. Vehiculo a Alta velocidad125 kms/h Lógica NítidaLógica Difusa Grados de Pertenencia Valores de Entrada (Fuzzificacion)

9 1.Defina Abstracción de la Información. (Según Tsichiritzis). 2.¿Cual es la finalidad de una Arquitectura Funcional de Base de Datos?. 3.¿Que implica la técnica de Modelado de Datos?. 4.Nombre y defina el componente que según la definición de Chen permite el modelado de una cosa que puede ser intrínsecamente identificable. 5.De acuerdo a la Definición de Ullman del Modelo Relacional, ¿que es una Relación?. 6.Defina el Operador SELECCIÓN (Unario). 7.Defina el Operador UNION (Binario). 8.Defina Anomalía. 9.Defina Primera Forma Normal (PFN o 1FN). 10.Defina Segunda Forma Normal (SFN o 2FN). 11.Por Definición que significa SQL ? 12.Defina Clave o Llave. 13.Que significa el Termino Hash Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

10 Defina Abstracción de la Información. A. Proceso mediante el cual se describen los objetos B. Es el proceso para la obtención de categorías de datos C. Capacidad de esconder los detalles y concentrarse sobre las propiedades generales, comunes de un conjunto de objetos. D. Interpretación subjetiva de los elementos de un sistema Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa ColorVerdeAzulAmarilloRojo Valor de Verdad 100%66%33%0%

11 Pregunta100%66%33%0% 1CBAD 2BADC 3ADBC 4CBAD 5ADBC 6ABCD 7BACD 8ABCD 9BCDA 10BDCA 11DABC 12BCDA 13CABD Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

12 No. PregRespuestas Correctas Evaluador 1Evaluador 2Alumno 1Alumno 2Alumno 3Alumno 4 1 C CC C C C C 2 B BB B BBB 3 A A D A AA A 4 C CC C CC A 5 A AA C CCB 6 A AA A AAA 7 B BB A B A A 8 A AA A AAA 9 B BB C BBB 10 B BB B B B B 11 D DD D DDD 12 B BB B B B B 13 C CCCACC Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

13 Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

14 Tomaremos como representativa de cada una de estas alternativas a las siguientes funciones de pertenencia Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

15 Se desarrollo un evaluativo compuesto por tres preguntas, dada una de ellas con cinco respuestas en un entorno de cuatro docentes evaluados y un alumno evaluado. Con las respuestas se construye una Base de Respuestas. Tabla 5 Q DBED EEED BECC ABBA BDDC BDDC ABDB DDED BDCB CBEC BBDC ECED BBCB ECEC ABAB Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

16 Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

17 El sistema tiene tres modelos para su ejecución: Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

18 Así como tres funciones para su procesamiento: Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

19 Los valores y calificaciones de los expertos, usados en este sistema predefinidos int[][][] respExpertos = { {{1,2,0,3},{1,0,2,3},{0,1,2,3},{1,2,0,3},{0,1,2,3},{0,1,2,3},{1,0,2,3},{0,1,2,3},{1,0,2,3},{1,0,2,3},{1,2,3,0},{1,0,2,3},{1,2,0,3}}, {{1,2,0,3},{1,0,2,3},{1,2,3,0},{1,2,0,3},{0,1,2,3},{0,1,2,3},{1,0,2,3},{0,1,2,3},{1,0,2,3},{1,0,2,3},{1,2,3,0},{1,0,2,3},{1,2,0,3}}, {{1,2,0,3},{2,1,3,0},{0,1,2,3},{1,2,0,3},{0,1,2,3},{1,0,2,3},{1,0,2,3},{0,1,2,3},{1,0,2,3},{1,0,2,3},{1,2,3,0},{1,0,2,3},{0,1,2,3}}}; Experto Pregunta Valoración por la pregunta Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

20 Las respuestas de los alumnos int[][] respAlumnos = { {2,1,0,2,2,0,0,0,2,1,3,1,2}, {2,1,0,2,2,0,1,0,1,1,3,1,0}, {2,1,0,2,2,0,0,0,1,1,3,1,2}}; Alumno Respuesta a la pregunta Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

21 Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

22 El método Máximo, busca entre los expertos, cual tiene mejor valoración a la respuesta de seleccionada del alumno //Inicio de la función de búsqueda de máximos for (int i = 0; i expertos[j].getRespuestas( )[i][alumno.getRespuestas( )[i]]){ max[i] = expertos[j].getRespuestas( )[i][alumno.getRespuestas( )[i]]; }}} Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

23 El método Mínimo que saca la intersección de las funciones de los rangos que se seleccionan de las ponderaciones for (int i = 0; i = max[i]){ minimo = max[i]; } if (maximo<= max[i]){ maximo = max[i]; } /*Busqueda del rango de funciones a utilizar*/ for (int j = 0; j < 6 ; j++){ for (int i = minimo ; i<= maximo ; i++){ if (funcion_aux[j] >funcion_biswas[i][j]){ funcion_aux[j] = funcion_biswas[i][j]; }}} /*Crea una funcion con los minimos valores entre las funciones seleccionadas*/ Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

24 El calculo del resultado se hace por medio de un procedimiento de aproximación al centro de gravedad el cual es usado en la siguiente función para una corrección de los valores que se puedan obtener Resultado = (((calcCG )/(Ymax ))*100 calcCG = Centro de Gravedad Xmax = Es el valor en el se encuentra el mayor valor en el eje de las X Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

25 Las funciones que se seleccionaron para intersectar Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

26 La función creada a partir de las seleccionadas y el resultado parcial del sistema Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

27 Se desarrollo un prototipo que permite evaluar test confeccionados para estudiantes en pos de Evaluar su asimilación de conocimientos impartidos por una cátedra. Se pudo definir con precisión los perfiles del evaluador y de los estudiantes y las relaciones que garantice, con un margen aceptable de confianza y la equidad en la calificación concedida. Se construyo un modulo de software (prototipo), que permite contribuir a la legitimidad de las calificaciones obtenidas, teniendo en cuenta las apreciaciones de evaluadores con perfiles lo mas cercanos posibles a los estudiantes bajo consideración. Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

28 [Biswas 1995] Biswas, Ranjit. An Application of Fuzzy Sets in Student Evaluation. Fuzzy Sets and Systems, Elsevier (Holland), Vol 74, pp , [Chen 1999] Chen, Shyi-Ming and Lee, Chia-Hoang. New Method for Student Evaluation Using Fuzzy Sets. Fuzzy Sets and Systems, Elsevier (Holland), Vol 104, pp , [Cox 1994] Cox Earl. The Fuzzy Systems Handbook: A Practitioner´s Guide to Building, Using, and Maintaining Fuzzy Systems. Academic Press, Inc [Dubois 1978] Dubois & Prade H. Fuzzy Algebra, Analysis, Logic. Technical Report Pardue University, School of Electrical Engineering [Jain 1976] Jain R. Tolerance Analysis using Fuzzy Sets. International Journal of Systems Science, Vol 7, pp 1393 to [Mizumoto 1976] Mizumoto M. & Tanaka K. Algebraic Properties of Fuzzy Numbers. Pro. Imternac. Conf. on Cybernetics and Society, Washington USA [Rovarini 2008] Rovarini, Pablo and Cerviño M. de las Mercedes. Evaluación Fuzzy de Tests en Humanidades. Aceptado como ponencia en el Congreso Ciencias, Tecnologías y Culturas. Diálogo entre las disciplinas del conocimiento. Mirando al futuro de América Latina y el Caribe, 30 de octubre al 2 de noviembre de 2008, Universidad de Chile, Chile [Rovarini 2009] Rovarini P., Cerviño M. Test en Humanidades: Una Evaluación Fuzzy. Congreso de Inteligencia Computacional Aplicada (CICA), Universidad de Palermo, de Julio, Buenos Aires, Argentina [Rovarini 2010] Rovarini, Pablo and Cerviño M. de las Mercedes. Evaluación Fuzzy de Tests en Humanidades II. Aceptado como ponencia en el Congreso Ciencias, Tecnologías y Culturas. Diálogo entre las disciplinas del conocimiento. Mirando al futuro de América Latina y el Caribe, 30 de octubre al 2 de noviembre de 2010, Universidad de Chile, Chile [Rudenskiy 2007] Rudenskiy, Igor Davidovich. Fuzzy Knowledge Evaluation Model as a Methodological Basis for Automation of Pedagogical Testing. IEEE Transactions on Education, Vol 50, Nro. 1, pp , [Wang 1992] Wang Lee-Xin and Mendel Jerry. Generating Fuzzy Rules by Learning from Examples. IEEE Transactions on Sistems. Man and Cybernetics, Vol. 22, No. 6, pp. 1414– [Wang 2008] Wang Hui-Yu, Chen Shyi-Ming. Evaluating Students Answerscripts Using Fuzzy Numbers Associated With Degrees of Confidence. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol. 16, No. 2, pp [Zadeh 1965] Zadeh, Lotfi. Fuzzy Sets. Information and Control, Vol 8, pp , [Zadeh 1973] Zadeh Lotfi. An Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Process. IEEE Trans. On System, Man and Cybernetics, SMC-3, pp Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

29 PREGUNTAS 29 Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

30 MUCHAS GRACIAS Datos de Contacto Ing. Esp. Gustavo Eduardo Juárez 30 Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa


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