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Cloud in innovación inclusivaArriagada A., Carlos, Rojas, Consuelo 01 1900 (has links)
Tesis para optar al grado de Magíster en Administración / Arriagada A., Carlos [Parte I], Rojas, Consuelo [Parte II] / Cloud In es un servicio tecnológico de inclusión que busca resolver, mediante un sistema de
transcripción de contenido, el problema de acceso, mantención y conclusión del proceso educativo
de enseñanza media y superior en personas con discapacidad visual o auditiva.
A nivel de factores externos, Cloud In enfrenta hoy un escenario favorable gracias a la Ley nº 20.422
que exige a las instituciones de educación disponer y adecuar todos los elementos necesarios para
que personas con discapacidad puedan cursar con normalidad sus estudios; sumado a un mercado
que no presenta oferentes posicionados, aun cuando tiene potencial de crecimiento y desarrollo, es
un mercado que no se ha explotado y que por tanto presenta oportunidades interesantes para
ingresar y crecer, con bajas barreras a la entrada por lo que una segmentación adecuada resulta clave
para comenzar a captar mercado considerando que en temas de inclusión por discapacidad, el
cambio cultural y la introducción de este segmento de usuarios es paulatino.
Se trabajará bajo una estrategia competitiva de foco por diferenciación, complementada con una
estrategia de marketing que buscará abordar tres segmentos claves para este mercado y la etapa de
introducción en la que se encuentra Cloud In: Clientes, que son las instituciones de Educación
Superior y Media del País; Usuarios, que son las personas con discapacidad visual y auditiva y no
menos importante, la Comunidad Educativa.
Finalmente la propuesta al inversionista considera, bajo condiciones favorables de inversión, una
inyección de capital por $187 M y que cubrirá los primeros 2 años, periodo tras el cual se alcanza el
equilibrio y se comienzan a ver los frutos de un plan de negocios sustentable y atractivo para quienes
se adhieren a la innovación como un motor de cambio y de alto impacto social. El resultado esperado
al inversionista es que al 5° año retire sobre los $550 M.
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Novas abordagens para detec??o autom?tica de Estilos de AprendizagemFalci, Samuel Henrique 07 November 2017 (has links)
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Previous issue date: 2017 / Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM) / Este trabalho tem por objetivo apresentar solu??es para o aperfei?oamento do ensino
atrav?s das plataformas de ensino ? dist?ncia. Com o avan?o tecnol?gico, a procura por
esta modalidade de ensino vem crescendo significativamente, por?m, alguns problemas
podem ser observados, como o abandono do curso ou o insucesso no aprendizado do
estudante. Na tentativa de minimizar problemas como este citado, algumas abordagens
vem sido propostas. Dentre elas, algumas fazem uso de conceitos conhecidos como Estilos
de Aprendizagem para definir as prefer?ncias de aprendizagem de cada aluno. Os Estilos de
Aprendizagem defendem que cada indiv?duo possui caracter?sticas pessoais para o processo
de aprendizagem e quando o m?todo de ensino n?o coincide com esta prefer?ncia, o aluno
pode apresentar problemas para assimilar o conte?do. Para minimizar estes problemas, a
proposta deste trabalho analisou outras abordagens j? existentes na literatura e os modificou
para poss?veis melhorias. Sendo assim, este trabalho fez uso de t?cnicas de Intelig?ncia
Artificial, L?gica Fuzzy e Aprendizagem por Refor?o para detectar automaticamente os
Estilos de Aprendizagem de alunos simulados computacionalmente. A partir desta detec??o
um curr?culo personalizado pode ser desenvolvido para cada aluno de Plataformas de
Ensino ? Dist?ncia de acordo com as suas prefer?ncias de aprendizagem. As t?cnicas
utilizadas nesta abordagem demonstraram melhorias significativas ao se comparar com
outra abordagem espec?fica presente na literatura. / Disserta??o (Mestrado Profissional) ? Programa de P?s-Gradua??o em Educa??o, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2017. / This paper aims to show solutions for the improviment in education through the distance
learning platform. Along with the technological progress, the search for this modality
has been growing significantly, however, some problems could be observed, as the course
abandonment or the learning unsuccess by the student. In order to try to minimize these
issues, some approaches have been proposed. Among them, a few use known concepts, as
the Learning Styles, to define the learning preferences of each student. The Learning Styles
advocate that each individual has a personal methodology to the learning process and, when
the education method does not match the student?s preference, he may present problems to
assimilate the content. In order to minimize these issues, this paper analyzed others existing
approaches from the literature and modified them to possible improvement. Then, this
paper has used Artificial Inteligence, Fuzzy Logic and Reinforcement Learning techniques,
in order to detect, automatically, the student?s Learning Styles which was computationally
simulated. With this detection, a personalyzed curriculum could be developed for each
student of the Distance Learning Platform according to their learning preferences. The
techniques applyed in this approach, demonstrate significant improvements when comparing
to another specific approach in the literature.
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