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dc.contributor.authorPerez Rodriguez, Felipe de Jesus%956010-
dc.creatorPerez Rodriguez, Felipe de Jesus%956010-
dc.date.accessioned2022-02-17T18:18:45Z-
dc.date.available2022-02-17T18:18:45Z-
dc.date.issued2021-11-22-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/2918-
dc.descriptionLas Tecnologías de información y comunicación han tomado presencia en la vida laboral, social y personal, permitiendo la interacción humano-computadora para múltiples beneficios como la automatización de procesos, enseñanza a distancia, análisis de datos, etc. El e-Learning o aprendizaje electrónico se define como el proceso de aprendizaje-enseñanza a través del uso de las Tecnologías de Información y Comunicación (TICs). Gracias al e-Learning se ha facilitado la impartición de cursos y capacitaciones, esto se debe a que los recursos de aprendizaje se encuentran de manera digital. Sin embargo, aun cuando el uso de las TIC´s ha propiciado un incremento en la cantidad de recursos de aprendizaje disponibles en Internet, no todos cumplen con estándares de calidad para lograr un objetivo de aprendizaje. En este trabajo de tesis se realizó una investigación sobre métricas y atributos de calidad referentes a la legibilidad del texto, para posteriormente desarrollar un marco de servicios web que implemente estas métricas existentes, con el objetivo de medir la legibilidad, para que los usuarios puedan seleccionar los recursos que mejor cumplan los requerimientos de calidad en términos de legibilidad. Los resultados de esta investigación se dividen en 2 partes: La primera parte está conformada por el conjunto de atributos de legibilidad como: • Longitud de oración promedio • Alineación del texto. • Color de fuente. • Tamaño de fuente • Color de fondo. • Idioma • Longitud media de palabra • Puntuación de párrafos (Inicio y fin de párrafo) • Errores ortográficos (Agudas, graves, esdrújulas y sobresdrújulas) La segunda parte está conformada por la herramienta de software que funciona a través de tres módulos: 1. La “Interfaz de usuario” es donde interactúa el usuario con la herramienta. 2. Los “Servicios Web para medición de legibilidad”. Estos servicios se encargan de obtener las características de los recursos de aprendizaje. 3. El “Procesamiento de lenguaje natural” se encarga de la detección de errores de acentuación.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.othere-Learning, métricas de calidad, servicio web, recurso de aprendizaje electrónico, base64.es_MX
dc.titleMarco de Servicios para Medición de la Calidad de Formato de Recursos de Aprendizaje en Servicios Webes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorFragoso Diaz, Olivia Graciela%58849-
dc.folio21-0067es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmCentro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológicoes_MX
Collection(s) :Tesis de Maestría en Computación

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