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11	Nuevas metodologías para la asignación de tareas y formación de coaliciones en sistemas multi-robot Guerrero Sastre, José 31 March 2011 (has links) Este trabajo analiza la idoneidad de dos de los principales métodos de asignación de tareas en entornos con restricciones temporales. Se pondrá de manifiesto que ambos tipos de mecanismos presentan carencias para tratar tareas con deadlines, especialmente cuando los robots han de formar coaliciones. Uno de los aspectos a los que esta tesis dedica mayor atención es la predicción del tiempo de ejecución, que depende, entre otros factores, de la interferencia física entre robots. Este fenómeno no se ha tenido en cuenta en los mecanismos actuales de asignación basados en subastas. Así, esta tesis presenta el primer mecanismo de subastas para la creación de coaliciones que tiene en cuenta la interferencia entre robots. Para ello, se ha desarrollado un modelo de predicción del tiempo de ejecución y un nuevo paradigma llamado subasta doble. Además, se han propuesto nuevos mecanismos basados en swarm Multi-robot Robots mòbils Robots móviles Mobile robots Assignació de tasques Asignación de tareas Task allocation Subhastes Subastas Auctions Swarm intelligence Coalicions Coaliciones Coalitions Interferència física Interferencia física Physical interference Restriccions temporals Restricciones temporales Deadlines Aprenentatge Aprendizaje Learning Support vector regression Enginyeria de Sistemes i Automàtica 51
12	Learning design implementation in context-aware and adaptive mobile learning Gómez Ardila, Sergio Eduardo 06 June 2013 (has links) Mobile learning (m-learning) is still in its infancy, and great efforts should be made so as to investigate the potentials of an educational paradigm shift from the traditional one-size-fits-all teaching approaches to an adaptive learning that can be delivered via mobile devices. Thus, the next challenge has been identified from this implication: How learning design can be implemented so as to benefit from the m-learning characteristics and achieve adaptation and personalization of the individual learning process in different contexts? An important factor for achieving personalized and adaptive m-learning has been the pedagogically meaningful and technically feasible processing of learners’ contextual information. Therefore in this work, design and delivery of personalized educational scenarios are suggested to be re-thought so as to benefit from the affordances of mobile technologies and the learners’ context / El aprendizaje móvil (m-learning) se encuentra todavía en su infancia y grandes esfuerzos se deben hacer para investigar el cambio de paradigma educativo, desde la forma de enseñanza tradicional de 'un modelo único para todos' a un aprendizaje adaptativo que se pueda entregar a través de dispositivos móviles. De esta manera, el siguiente desafío ha sido identificado por esta implicación: ¿Cómo se puede implementar el diseño instruccional con el fin de beneficiarse de las características del m-learning y lograr la adaptación y personalización del proceso de aprendizaje personal en diferentes contextos? Un importante factor para lograr un m-learning personalizado y adaptable ha sido el procesamiento de la información contextual de los estudiantes. Por lo tanto, en este trabajo se sugiere que sean re-pensados el diseño y la entrega de escenarios educativos orientados a la personalización del aprendizaje y que se beneficien de las potencialidades de las tecnologías móviles y el contexto de los estudiantes Mobile learning Learning design Context-aware computing Adaptive learning Personalized learning IMS learning design Adaptive mobile systems Aprendizaje móvil Diseño instruccional Informática sensible al contexto Aprendizaje adaptativo Aprendizaje personalizado Sisetmas móviles adaptativos Aprenentatge mòbil Disseny instruccional Informàtica sensible al context Aprenentatge adaptatiu Aprenentatge personalitzat Sistemes mòbils adaptatius 37 68

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Nuevas metodologías para la asignación de tareas y formación de coaliciones en sistemas multi-robot

Learning design implementation in context-aware and adaptive mobile learning