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Generación de modelo de resiliencia mediante t'ecnicas de In

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Transcript of Generación de modelo de resiliencia mediante t'ecnicas de In

La resiliencia es la capacidad de la persona para adaptarse positivamente a circunstancias adversas del diario vivir fortaleciendo su carácter y potencialidades para abordar las adversidades, de tal forma que pueda salir favorecido de las circunstancias.

De aquí surge la necesidad de crear un modelo que detecte los niveles de resiliencia de los individuos, implementandolo mediante alguna técnica de inteligencia artificial, basados en datos de estudiantes de pregrado de la Universidad Nacional Experimental del Táchira

Introducción
La investigación planteada es de tipo experimental o de laboratorio, ya que este tipo de investigación se ocupa de la orientación dirigida a los cambios y desarrollos, tanto de la esfera de las ciencias naturales como de las sociales. Esta investigación se presenta mediante la manipulación de una variable no comprobada, en condiciones controladas, con el fin de escribir de qué modo y por qué causa se produce una situación o acontecimiento particular. Este tipo de investigación presenta las siguientes etapas:

• Identificación y definición del problema.
• Definición de hipótesis, variables y la operalización de las mismas.
• Prueba de confiabilidad de los datos.
• Realización del experimento partiendo como base la realización de encuestas.

Metodología
Planteamiento y formulación del problema
Generación de modelo de resiliencia mediante técnicas de Inteligencia Artificial IA
Objetivos de la investigación
Objetivos específicos

1. Estudiar e identificar los principales factores de resiliencia presentes en los estudiantes UNET.

2. Seleccionar la técnica de inteligencia artificial utilizada para la generación de modelos

3. Crear un modelo descriptivo de resiliencia en función de los datos obtenidos de estudiantes UNET

4. Implementar el modelo de resiliencia generado mediante la técnica de inteligencia artificial seleccionada.

5. Validar el modelo de resiliencia mediante pruebas.

Objetivo general

Generar un modelo de resiliencia mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial en estudiantes de pregrado de la Universidad Nacional Experimental del Táchira (UNET).

• Número de cédula
• Carrera que cursa
• Estado civil
• Tenencia de hijos
• ¿Trabaja?
• Si vive con la familia o es residenciado
• Ingresos Familiares


Selección de variables
• Sexo. • Edad.
• Identidad. • Autonomía.
• Satisfacción. • Pragmatismo.
• Vínculos. • Redes.
• Modelos. • Metas.
• Afectividad. • Autoeficacia.
• Aprendizaje. • Generatividad.


Variables a partir de la escala de resiliencia SV-RES (Saavedra E, Villalta M, 2008)
Calculo del tamaño de la muestra
INTERPRETACIÓN DEL PUNTAJE PERCENTIL
Población Unet San Cristóbal 2012
Para determinar el tamaño de la muestra como es el caso de poblaciones infinitas (tamaño grande) se tomó la siguiente formula:




n = tamaño de la muestra N = tamaño de la población
Z = nivel de confianza e = error muestral
P = probabilidad de ocurrencia Q = probabilidad de no ocurrencia




La resiliencia es la capacidad de la persona para adaptarse positivamente a circunstancias adversas del diario vivir fortaleciendo su carácter y potencialidades para abordar las adversidades, de tal forma que pueda salir favorecido de las circunstancias.

Es decir, la resiliencia es la capacidad humana de hacer frente a situaciones de riesgo desde sus posibilidades, sobreponerse y transformarse positivamente, por lo que se considera un componente de la salud mental.

Introducción
Caso Prueba 0002
Las pruebas se realizaron en 2 sistemas operativos; Windows 7 Ultimate, Intel Atom Core duo 1.66GHz, memoria RAM 2 Gb y Debian 7.04, core i3 4 núcleos 3.07 GHz, memoria RAM 2 Gb
RESULTADOS
Estudiando la resiliencia y los factores que pueden intervenir directamente sobre los individuos, fue de gran importancia la prueba piloto realizada, ya que permitió identificar el comportamiento de las variables y factores tomados en consideración para el estudio de la resiliencia entre los universitarios, logrando así determinar el aporte al modelo y así implementarlo para obtener resultados efectivos.

Asimismo, para el análisis de problemas o la creación de modelos relacionados con las ciencias sociales se requieren razonamientos con incertidumbre; es decir, tomar ciertas reglas para poder introducir este campo en el mundo de la probabilidad, es por ello, que las redes bayesianas son las que se adaptan de manera más eficiente a la presente investigación, por lo que se tomó como base la probabilística generada a partir de las encuestas realizadas.

CONCLUSIONES.
Otro caso de prueba
Mediante el estudio realizado se pudo observar lo escalable que puede ser el modelo al momento de su construcción, así como también lo despreciativo que se puede tornar con ciertas variables o indicadores que no se consideran importantes para ser tomadas en cuenta.

Los resultados obtenidos con el modelo construido para la muestra es indicador de la efectividad que tiene este estudio, permitiéndonos concluir este modelo es totalmente confiable, escalable y funcional.

CONCLUSIONES.
Desde el punto de vista de la inteligencia artificial en la psicología, indican que los sistemas artificiales emulan procesos psicológicos inteligentes a partir de lo que una persona lleva a cabo de manera natural, es por ello que trasladar un modelo de resiliencia de lo que podemos observar o medir en individuo manualmente a una herramienta computacional es un gran aporte.
Primero
, porque no existe como tal una aplicación o modelo que pueda medir la resiliencia y
segundo
, porque a través de las probabilidades obtenidas muestra cuáles son los factores en los que individuos de una determinada población poseen un grado alto, promedio y bajo en resiliencia y en nuestro caso son los estudiantes de pregrado de la Universidad Nacional Experimental del Táchira.
Algoritmos Genie
P (Carrera=AGRO/Generatividad=Alto)= 9/163=0.055
Red bayesiana para estudiantes de pregrado de la Universidad Nacional Experimental del Táchira
Fracción muestral de la población
Estudiar la posibilidad de realizar nuevos trabajos especial de grado basándose en la presente investigación, que permita la reutilización del modelo para usar redes bayesianas dinámicas, cuya característica es cambiar dinámicamente y evolucionar con el tiempo, involucrando así métodos de aprendizaje automático.

Adaptar al modelo a los distintos sectores universitarios donde se presente diversidad con respecto a las variables usadas en la presente investigación, tomando como base parte del modelo propuesto.

Expandir el modelo para ser usado en poblaciones de riesgo, excluyendo e incluyendo variables que se adapten a las necesidades requeridas del estudio específico.

RECOMENDACIONES.
Interpretación de la encuesta

¿ PREGUNTAS?
Gracias!!!
YO SOY-YO ESTOY
YO TENGO
YO PUEDO
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