Please use this identifier to cite or link to this item: https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/4426
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorArana Llanes, Julia Yazmin%445045-
dc.creatorArana Llanes, Julia Yazmin%445045-
dc.date.accessioned2022-09-02T18:42:30Z-
dc.date.available2022-09-02T18:42:30Z-
dc.date.issued2020-08-11-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/4426-
dc.descriptionDada la tendencia del uso de las TIC a nivel mundial para la capacitación y adiestramiento de personas de nivel básico, profesional y especialización a través de métodos de educación virtual a distancia o E-learning, ha surgido la necesidad de evaluar si es posible aumentar la efectividad del proceso cognitivo en búsqueda de una mejor atención y concentración de los estudiantes. Esta tesis se centró en la obtención, clasificación y explotación de estados cognitivos de estudiantes en plataformas virtuales, con el fin de determinar si el estado cognitivo que presentaban era el apto (natural o adaptado) para lograr un aprendizaje efectivo durante la interacción con la plataforma de aprendizaje. Cuando se identifica un estado cognitivo no adecuado para realizar el proceso de aprendizaje es posible recomendar cambio de actividad para lograr que el estado cognitivo sea el adecuado y así continuar con el proceso enseñanza-aprendizaje, aprovechando la información presentada por la plataforma en uso. La identificación del estado cognitivo se realizó mediante una Interfaz Cerebro Computadora (BCI por sus siglas en inglés) para registrar lecturas de electroencefalografía (EEG) que fueron procesadas para su tratamiento digital y posterior identificación mediante algoritmos de clasificación. En la literatura se ha demostrado que con el monitoreo de ondas cerebrales es posible detectar mediante dispositivos BCI, estados cognitivos como: la concentración, la inmersión, la motivación (Taj ziehchi & Rezazadeh, 2011) (U.S. Patente nº 16/140,459, 2019), el rendimiento del aprendizaje, la resolución de tareas (Szegletes & Forstner, 2013) (Szegletes L. , 2016), la memoria visual (Huster, Mokom, Enriquez-Geppert, & Herrmann, 2014) (Minguillon, Lopez-Gordo, & Pelayo, 2017), entre otros.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.titleExplotación de Estados Cognitivos en Entornos E-Learning a Partir de BCI No Invasivases_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_MX
dc.contributor.directorGonzalez Serna, Juan Gabriel%123551-
dc.folio20-0148es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmCentro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológicoes_MX
Appears in Collections:Tesis de Doctorado en Computación

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
DC_Julia_Yazmin_Arana_Llanes_2020.pdfTesis4.39 MBAdobe PDFView/Open
DC_Julia_Yazmin_Arana_Llanes_2020_.pdf
  Restricted Access
Cesión de Derechos152.82 kBAdobe PDFView/Open Request a copy


This item is protected by original copyright



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons