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| LEADER |
02802nam a2200373 i 4500 |
| 003 |
PA-PaUTB |
| 005 |
20240119172658.0 |
| 007 |
ta |
| 008 |
220712s2019 pn ad||frm || 00| | spa d |
| 040 |
|
|
|a Sistema de Bibliotecas de la Universidad Tecnológica de Panamá
|
| 041 |
0 |
|
|a spa
|
| 082 |
0 |
4 |
|2 22
|b G669
|q PA-PaUTB
|
| 100 |
1 |
|
|a González Guerra, Cristina,
|e sustentante
|9 7430
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Modelo de predicción del desempeño en matemáticas de aspirantes a ingresar a la Universidad Tecnológica de Panamá que interactúan con un sistema tutor inteligente /
|c Cristina González ; asesor Norma Miller.
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| 264 |
3 |
1 |
|a Panamá :
|b Universidad Tecnológica de Panamá,
|c 2019
|
| 300 |
|
|
|a ix, 59 hojas :
|b ilustraciones, tablas, gráficas ;
|c 28 cm
|
| 336 |
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|2 rdacontent
|a texto
|b txt
|
| 337 |
|
|
|2 rdamedia
|a no mediado
|b n
|
| 338 |
|
|
|2 rdacarrier
|a volumen
|b nc
|
| 502 |
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|
|a Tesis (
|b Maestría). --
|c Universidad Tecnológica de Panamá. Facultad de Ciencias y Tecnología. Maestría en Ingeniería Matemática,
|d 2019.
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| 504 |
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|a Incluye bibliografía, hojas 56-59.
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| 505 |
0 |
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|a 1. Introducción. -- 2. Marco teórico. -- 3. Metodología y caracterización del modelo matemático. -- 4. Resultados y análisis. -- 5. Conclusiones y recomendaciones. -- Bibliografía.
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| 506 |
1 |
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|a No se presta a domicilio.
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| 520 |
3 |
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|a En esta investigación se presenta el análisis de datos generados por el sistema tutor inteligente ALEKS PPL que se utilizó en la Universidad Tecnológica de Panamá durante el 2018, con los estudiantes que aspiraban ingresar al sistema universitario. Este análisis de datos se realizó por medio del uso de técnicas de investigación en redes neuronales, específicamente el modelado por medio de árboles de decisión, con nuestro fin de obtener aquellos factores que intervinieron en la mejora en aprendizaje de los estudiantes que interactuaron con la plataforma. Se seleccionaron las variables de dos grandes fuentes de datos, los datos propios de ALEKS PPL y del sistema de ingreso universitario. Y se utilizó el modelo de árboles para determinar las variables de mayor impacto en la mejora en aprendizaje del 10% y 20% de la diferencia de por lo menos dos evaluaciones de las cinco que ofrece ALEKS PPL.
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| 526 |
0 |
|
|a MINMA
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| 541 |
1 |
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|a Cristina González.
|c DUTP
|d Recibido: 2022/02/11.
|e 143833.
|h $100.00.
|
| 653 |
0 |
|
|a Ciencias y Tecnología
|
| 653 |
0 |
|
|a Maestría en Ingeniería Matemática
|
| 700 |
1 |
|
|a Miller, Norma Louise,
|e asesora
|9 7431
|
| 900 |
|
|
|a BUT
|
| 942 |
|
|
|c TESISM
|n 1
|2 ddc
|
| 946 |
|
|
|a 37970
|b Beatriz Arjona
|c 44903
|d Cleofe Galindo J.
|
| 999 |
|
|
|c 143833
|d 143833
|
| 952 |
|
|
|0 0
|1 0
|2 ddc
|4 0
|6 TM_G669_2019_000000000000000
|7 3
|8 TESMAE
|9 178592
|a BUT
|b BUT
|d 2024-01-19
|e DUTP
|g 100.00
|l 0
|o TM G669 2019
|p 800135492
|r 2023-11-21
|t 1
|w 2023-11-21
|y TESISM
|