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Juárez,G . E., Rovarini,P . C., Cerviño,M .

Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa. Juárez,G . E., Rovarini,P . C., Cerviño,M . AGENDA. Antecedentes. Introducción. Preguntas. El Proceso de Evaluación. Conclusiones. Teoría de conjuntos tradicional. Referencias. Teoría de conjuntos

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Juárez,G . E., Rovarini,P . C., Cerviño,M .

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

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

  3. 3 Antecedentes Ing. Esp. Gustavo Eduardo Juárez

  4. 4 Objetivos del Plan Estrategico • 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. Ing. Esp. Gustavo Eduardo Juárez

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

  6. Evaluación • 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. teoría de conjuntos tradicional 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. teoría de conjuntos Difusos (FUZZY) La Lógica Difusa o Fuzzy Logic es una teoría introducida por LoftiZadeh 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. LógicaNítida Lógica Difusa 125 kms/h Vehiculo a Alta velocidad Valores de Entrada (Fuzzificacion) Grados de Pertenencia Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

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

  10. Evaluación – Cuestionario de Bases de Datos (Corresponde a 3º Año de ISI – UTN) 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

  11. Evaluación – Cuestionario de Bases de Datos (Corresponde a 3º Año de ISI – UTN) Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

  12. Resultados de la evaluación de Bases de Datos Respuestas de Alumnosy Docentes Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

  13. Método: Evaluación Mediante Lógica Difusa Metodo de Biswas Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

  14. Método: Evaluación Mediante Lógica Difusa Metodo de Biswas 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. Método: Evaluación Mediante Lógica Difusa Metodo de Biswas 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. Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

  16. Método: Evaluación Mediante Lógica Difusa Metodo de Biswas Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

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

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

  19. Integración de los Tres ModelosKDB 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 Integración de los Tres ModelosKDB 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. Integración de los Tres Modelos Representación de los Resultados Obtenidos 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 Integración de los Tres Modelos Implementación //Inicio de la función de búsqueda de máximos for (inti = 0; i<alumno.getRespuestas( ).length;i++){ for (int j= 0; j <expertos.length; j++){ if(max[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 Integración de los Tres Modelos Implementación for (int i = 0; i <max.length ; i++){ if (minimo>= 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 Integración de los Tres Modelos Implementación Resultado = (((calcCG - 23.52)/(Ymax - 23.52))*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 Integración de los Tres Modelos Implementación 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 Integración de los Tres Modelos Implementación Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

  27. Conclusiones • 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. Referencias • [Biswas 1995] Biswas, Ranjit. An Application of Fuzzy Sets in Student Evaluation. Fuzzy Sets and Systems, Elsevier (Holland), Vol 74, pp. 187-194, 1995. • [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 209-218, 1999. • [Cox 1994] Cox Earl. The Fuzzy Systems Handbook: A Practitioner´s Guide to Building, Using, and Maintaining Fuzzy Systems. Academic Press, Inc. 1994. • [Dubois 1978] Dubois & Prade H. Fuzzy Algebra, Analysis, Logic. Technical Report 78-13. Pardue University, School of Electrical Engineering. 1978. • [Jain 1976] Jain R. Tolerance Analysis using Fuzzy Sets. International Journal of Systems Science, Vol 7, pp 1393 to 1401. 1976. • [Mizumoto 1976] Mizumoto M. & Tanaka K. Algebraic Properties of Fuzzy Numbers. Pro. Imternac. Conf. on Cybernetics and Society, Washington USA. 1976. • [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. 2008. • [Rovarini 2009] Rovarini P., Cerviño M. Test en Humanidades: Una Evaluación Fuzzy. Congreso de Inteligencia Computacional Aplicada (CICA), Universidad de Palermo, 23-24 de Julio, Buenos Aires, Argentina. 2009. • [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. 2010. • [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. 68-73, 2007. • [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. 1414–1427. 1992. • [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 403-415. 2008. • [Zadeh 1965] Zadeh, Lotfi. Fuzzy Sets. Information and Control, Vol 8, pp. 338-353, 1965. • [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 28-44. 1973. Evaluación Equitativa de Alumnos de Carreras de Ingeniería mediante Lógica Difusa

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

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

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