Detalles del Título
Detalles del Título

< Ant.
Sig. >
 
Título Diseño de un método de refinamiento de MOOC basado en la Inteligencia ColectivaTrabajo de Grado / PDF-Archivos Legibles por Computador
Autor(es) Castro Jiménez, Carlos Alberto (Autor)
Ordoñez Erazo, Hugo Armando (Asesor)
Publicación Cali, Colombia : Universidad de San Buenaventura, Cali, 2017
Descripción Física 1 recurso en línea (99 páginas): ilustraciones
Español;
Clasificación(es) 005.12
Materia(s) Desarrollo de software; Inteligencia artificial - Procesamiento de datos; Arquitectura de software;
Nota(s) Tesis (Magister en Ingeniería de Software) -- Universidad de San Buenaventura. Facultad de Ingeniería, 2017
Títulos Relacionados Titulo Colectivo: Trabajos de Grado. Maestría en Ingeniería de Software. USB.
Resumen Propuesta de la creación de un MOOC hace uso de la Inteligencia Colectiva, estrategia del concurso de varios individuos conocedores, de experiencias y prácticas al manejo y gestión de un curriculum, desarrollado con tecnología y ciencias de la computación. La integración de experiencias usara formularios web Online, recurso para la captura de estas, en temáticas propuestas de un curriculum de la materia Introducción a la programación. La captura de experiencias de Expertos Externos conocedores de problemáticas en gestión de un curriculum, plantea cuestionar las votaciones realizadas para cada uno de los ejes temáticos del formulario Online, en las temáticas de un curriculum, jerarquizados en escalamiento de datos, de mayor a menor. Para interpretar las votaciones obtenidas de los Visores Expertos Externos, indicador de la propuesta de Inteligencia Colectiva, en la materia Introducción a la Programación. Los resultados de la Inteligencia Colectiva, hace uso de la herramienta de la Taxonomía de Bloom de la era digital, que interpreta niveles de aprendizaje en la programación desde lo más alto del conocimiento: crear, evaluar, analizar y aplicar hasta los más bajo de la inteligencia: recordar y comprender. La Inteligencia Colectiva pondera y gestiona con indicadores por los más votados, aplicando regla de van Newman ley del 70% valor de alta confiabilidad en el análisis, paralelo entre Inteligencia Colectiva y la herramienta Taxonomía de Bloom equiparamos que ejes temáticos por su votación y jerarquía se relacionan con la inteligencia que gestiona la taxonomía de Bloom de la era digital. Permitiéndonos obtener por relaciones jerárquicas desde lo más alto de la inteligencia hasta lo más bajo de ella.
Objetos Asociados Descargar texto completo en Biblioteca Digital USB Colombia