dc.creator | Suárez-Fernández-Miranda, Susana | es |
dc.creator | Aguayo-González, Francisco | es |
dc.creator | Lama-Ruiz, Juan Ramón | es |
dc.date.accessioned | 2019-09-02T08:00:14Z | |
dc.date.available | 2019-09-02T08:00:14Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.citation | Suárez-Fernández-Miranda, S., Aguayo-González, F. y Lama-Ruiz, J.R. (2019). Sistemas cognitivos asociados al proceso de aprendizaje-enseñanza del ingeniero mecánico: machine learning. En V jornada de investigación y postgrado de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Sevilla (253-264), Sevilla (España): 3 ciencias. Área de Innovación y Desarrollo,S.L.. | |
dc.identifier.isbn | 978-84-120057-2-1 | es |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11441/88833 | |
dc.description.abstract | El Ingeniero Mecánico ha de contar con una serie de Competencias adaptadas al
nuevo modelo de Sistema de Producción Inteligente y Flexible, factor crítico de
éxito en la Industria de Fabricación actual. El Aprendizaje Automático, o Machine
Learning, relacionado con los Sistemas Cognitivos, acomete el Proceso de Enseñanza-
Aprendizaje, teniendo en cuenta los Algoritmos necesarios para aprender a partir
de la observación de datos. La Minería de Datos Educativos facilita la comprensión
adecuada del proceso de enseñanza-aprendizaje. Resultando ser conveniente a la
hora de diseñar experiencias de aprendizaje que se adapten mejor a las demandas
actuales en formación para el Grado en Ingeniería Mecánica. | es |
dc.description.abstract | The Mechanical Engineer must have competencies adapted to the new model of
Intelligent and Flexible Production System, a critical success factor in the current
Manufacturing Industry. The Automatic Learning, or Machine Learning, related to
the Cognitive Systems, undertakes the Learning Process, taking into account the
Algorithms necessary to learn from the observation of data. The Educational Data
Mining facilitates the adequate understanding of learning and its environment.
What turns out to be convenient in designing learning experiences for the Degree in
Mechanical Engineering. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | 3 ciencias. Área de Innovación y Desarrollo,S.L. | es |
dc.relation.ispartof | V jornada de investigación y postgrado de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Sevilla (2019), p 253-264 | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Ingeniero Mecánico | es |
dc.subject | Fábrica Inteligente | es |
dc.subject | Minería de Datos Educativos | es |
dc.subject | Aprendizaje Automático | es |
dc.subject | Competencias | es |
dc.subject | Mechanical Engineer | es |
dc.subject | Smart Factory | es |
dc.subject | Educational Data Mining | es |
dc.subject | Machine Learning | es |
dc.subject | Competencies | es |
dc.title | Sistemas cognitivos asociados al proceso de aprendizaje-enseñanza del ingeniero mecánico: machine learning | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es |
dcterms.identifier | https://ror.org/03yxnpp24 | |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería del Diseño | es |
dc.identifier.doi | http://dx.doi.org/10.17993/IngyTec.2019.52 | es |
dc.contributor.group | Universidad de Sevilla. TEP022: Diseño Industrial e Ingeniería del Proyecto y la Innovación | es |
idus.format.extent | 12 p. | es |
dc.publication.initialPage | 253 | es |
dc.publication.endPage | 264 | es |
dc.eventtitle | V jornada de investigación y postgrado de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Sevilla | es |
dc.eventinstitution | Sevilla (España) | es |
dc.relation.publicationplace | Alicante | es |