Inteligencia artificial aplicada al desarrollo de evaluaciones de matemática

Abstract

El presente trabajo expone una propuesta de arquitectura, que emplea herramientas de minería de datos y un sistema experto, para detectar factores socioeconómicos y contextuales que podrían interferir en el proceso de aprendizaje de alumnos universitarios en el área de Matemática. Para ello se releva un conjunto de variables relacionadas con los factores mencionados de la población de interés y se implementa una evaluación prediseñada por docentes especializados. Los datos así obtenidos y las respuestas de los alumnos a la evaluación propuesta son analizados con algoritmos exploratorios para obtener características por grupos. Se emplea el método jerárquico de Ward para determinar el número óptimo de clusters y luego el procedimiento k-medias para formar conglomerados. Dichos algoritmos generarán las métricas para la catalogación de los datos. Este agrupamiento constituirá la base para la formulación de reglas de un sistema experto que generará recomendaciones a sus usuarios.