Prototipo de un tutor inteligente para el desarrollo de sistemas de razonamiento aproximado bajo incertidumbre en Python.

Abstract

En la actualidad los tutores inteligentes están basado en reglas de algoritmos simples que guía el estudiante a través de un material cargado, sin embargo, no existe un tutor inteligente basado en métodos de lógica difusa y Neutrosofía que enseñe su funcionamiento. Por esta razón se tuvo como propósito desarrollar un prototipo de un tutor inteligente mediante herramientas Open Source en Python para el desarrollo de sistemas de razonamiento aproximado bajo incertidumbre. En este trabajo de titulación de investigación se usó la metodología experimental debido a que se realizó un análisis cualitativo y cuantitativo a las variables del dataset por medio del proceso KDD que son: semanas epidemiológicas, casos confirmados por muerte, casos probables, confirmados más probables y precaución social del COVID-19. Los modelos que se utilizaron son Lógica Difusa y Neutrosofía para la realización del tutor inteligente. Los resultados fueron positivos porque se obtuvo un modelo híbrido, el cual el tutor lo explica paso a paso de forma entendible para todas las personas que estén interesadas en estos temas.

Currently, intelligent tutors are based on simple algorithmic rules that guide the student through a loaded material, however, there is no intelligent tutor based on fuzzy logic methods and Neutrosophy that teaches its operation. For this reason, the purpose was to develop a prototype of an intelligent tutor using Open Source tools in Python for the development of approximate reasoning systems under uncertainty. In this research degree work, the experimental methodology was used because a qualitative and quantitative analysis was performed on the variables of the dataset through the KDD process, which are: epidemiological weeks, confirmed cases per death, probable cases, most probable confirmed cases and social precaution of the COVID-19. The models used are Fuzzy Logic and Neutrosophy for the realization of the intelligent tutor. The results were positive because a hybrid model was obtained, which the tutor explains step by step in an understandable way for all the people who are interested in these topics.