Academic literature on the topic 'Aprendizaje continuo'
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Journal articles on the topic "Aprendizaje continuo"
Martínez Domínguez, Luis Manuel. "Lo permanente del aprendizaje humano para responder al continuo cambio." Foro de Educación 17, no. 27 (June 11, 2019): 253–70. http://dx.doi.org/10.14516/fde.638.
Full textMurcia Suárez, Hno Niky Alexander. "Humanismo, aprendizaje e innovación para un futuro en continuo cambio." Revista Universidad de La Salle 1, no. 81 (July 1, 2019): 13–19. http://dx.doi.org/10.19052/ruls.vol1.iss81.2.
Full textTorres-Narváez, Martha, Juanita Sánchez-Romero, Andrea Pérez-Viatela, Estefanía Betancur Arias, Jenny Villamil-Ballesteros, and Karen Valero-Sánchez. "Entrenamiento motor en el continuo de la realidad a la virtualidad." Revista de la Facultad de Medicina 66, no. 1 (January 1, 2018): 117–23. http://dx.doi.org/10.15446/.v66n1.59834.
Full textTorres-Narváez, Martha, Juanita Sánchez-Romero, Andrea Pérez-Viatela, Estefanía Betancur Arias, Jenny Villamil-Ballesteros, and Karen Valero-Sánchez. "Entrenamiento motor en el continuo de la realidad a la virtualidad." Revista de la Facultad de Medicina 66, no. 1 (January 1, 2018): 117–23. http://dx.doi.org/10.15446/revfacmed.v66n1.59834.
Full textGil Quintana, Javier, and Elizabeth Prieto Jurado. "Juego y gamificación: Innovación educativa en una sociedad en continuo cambio." Revista Ensayos Pedagógicos 14, no. 1 (May 24, 2019): 69. http://dx.doi.org/10.15359/rep.14-1.5.
Full textMolina Arjona, José Antonio. "Aprendizaje continuo de la neurología mediante la resolución de problemas clínicos." Revista de Neurología 45, no. 04 (2007): 256. http://dx.doi.org/10.33588/rn.4504.2007359.
Full textGonzález, Kemel George. "Conversión del Dominio Discreto en Dominio Continuo: Otro Enfoque De Aprendizaje." Escenarios 15, no. 1 (May 15, 2017): 160. http://dx.doi.org/10.15665/esc.v15i1.1172.
Full textChamizo, José Antonio. "La evaluación de los aprendizajes en química. Segunda parte: Registros de aprendizaje, asociación de palabras y portafolios." Educación Química 7, no. 2 (August 30, 2018): 86. http://dx.doi.org/10.22201/fq.18708404e.1996.2.66671.
Full textNoa Silverio, Luisa. "El aprendizaje autorregulado." Alternativas 16, no. 2 (October 17, 2016): 14. http://dx.doi.org/10.23878/alternativas.v16i2.62.
Full textAlaniz, Belquis, Viviana Cámara, and Marta Nardoni. "Divulgación científica Una experiencia acerca de la evaluación como aprendizaje." Ciencias Económicas 2 (March 1, 2011): 65–71. http://dx.doi.org/10.14409/ce.v2i17.4292.
Full textDissertations / Theses on the topic "Aprendizaje continuo"
Liu, Xialei. "Visual recognition in the wild: learning from rankings in small domains and continual learning in new domains." Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2019. http://hdl.handle.net/10803/670154.
Full textLas redes neuronales convolucionales profundas (CNNS) han alcanzado resultados muy positivos en diferentes aplicaciones de reconocimiento visual, tales como clasificación, detección o segmentación de imágenes. En esta tesis, abordamos dos limitaciones de las CNNs. La primera, entrenar CNNs profundas requiere grandes cantidades de datos etiquetados, los cuales sonmuy costosos y arduos de conseguir. La segunda es que entrenar en sistemas de aprendizaje continuo es un problema abierto para la investigación. El olvido catastrófico en redes es muy común cuando se adapta un modelo entrenado a nuevos entornos o nuevas tareas. Por lo tanto, en esta tesis, tenemos como objetivo mejorar las CNNs para aplicaciones con datos limitados y adaptarlas de forma continua a nuevas tareas. El aprendizaje auto-supervisado compensa la falta de datos etiquetados con la introducción de tareas auxiliares en las cuales los datos están fácilmente disponibles. En la primera parte de la tesis, mostramos cómo los ránquings se pueden utilizar de forma parecida a una tarea auto-supervisada para los problemas de regresión. Después, proponemos una técnica de propagación hacia atrás eficiente para redes siamesas que previene el computo redundante introducido por las arquitecturas de red multi-rama. Además, demostramos quemedir la incertidumbre de las redes en las tareas parecidas a las auto-supervisadas, es una buena medida de la cantidad de información que contienen los datos no etiquetados. Dicha medida puede ser entonces usada para la ejecución de algoritmos de aprendizaje activo. Estosmarcos que proponemos los aplicamos entonces a dos problemas de regresión: Evaluación de Calidad de Imagen (IQA) y el contador de personas. En los dos casos, mostramos cómo generar de forma automática grupos de imágenes ranqueadas para los datos no etiquetados. Nuestros resultados muestran que las redes entrenadas para la regresión de las anotaciones de los datos etiquetados, a la vez que para aprender a ordenar los ránquings de los datos no etiquetados, obtienen resultados significativamente mejores al estado del arte. También demostramos que el aprendizaje activo utilizando ránquings puede reducir la cantidad de etiquetado en un 50% para ambas tareas de IQA y contador de personas. En la segunda parte de la tesis, proponemos dos métodos para evitar el olvido catastrófico en escenarios de aprendizaje secuencial de tareas. El primer método deriva del de Consolidación Elástica de Pesos, el cuál utiliza la diagonal de laMatriz de Información de Fisher (FIM) para medir la importancia de los pesos de la red. No obstante, la aproximación asumida no es realista. Por lo tanto, diagonalizamos la aproximación de la FIM utilizando un grupo de parámetros de rotación factorizada proporcionando una mejora significativa en el rendimiento de tareas secuenciales para el caso del aprendizaje continuo. Para el segundo método, demostramos que el olvido se manifiesta de forma diferente en cada capa de la red y proponemos un método híbrido donde la destilación se utiliza para el extractor de características y la rememoración en el clasificador mediante generación de características. Nuestro método soluciona la limitación de la rememoración mediante generación de imágenes y la destilación de probabilidades (como la utilizada en elmétodo Aprendizaje Sin Olvido), y puede añadir de forma natural nuevas tareas en un único clasificador bien calibrado. Los experimentos confirman que el método propuesto sobrepasa las métricas de referencia y parte del estado del arte.
Deep convolutional neural networks (CNNs) have achieved superior performance in many visual recognition application, such as image classification, detection and segmentation. In this thesis we address two limitations of CNNs. Training deep CNNs requires huge amounts of labeled data, which is expensive and labor intensive to collect. Another limitation is that training CNNs in a continual learning setting is still an open research question. Catastrophic forgetting is very likely when adapting trainedmodels to new environments or new tasks. Therefore, in this thesis, we aim to improve CNNs for applications with limited data and to adapt CNNs continually to new tasks. Self-supervised learning leverages unlabelled data by introducing an auxiliary task for which data is abundantly available. In the first part of the thesis, we show how rankings can be used as a proxy self-supervised task for regression problems. Then we propose an efficient backpropagation technique for Siamese networks which prevents the redundant computation introduced by the multi-branch network architecture. In addition, we show that measuring network uncertainty on the self-supervised proxy task is a good measure of informativeness of unlabeled data. This can be used to drive an algorithm for active learning. We then apply our framework on two regression problems: Image Quality Assessment (IQA) and Crowd Counting. For both, we show how to automatically generate ranked image sets from unlabeled data. Our results show that networks trained to regress to the ground truth targets for labeled data and to simultaneously learn to rank unlabeled data obtain significantly better, state-of-the-art results. We further show that active learning using rankings can reduce labeling effort by up to 50% for both IQA and crowd counting. In the second part of the thesis, we propose two approaches to avoiding catastrophic forgetting in sequential task learning scenarios. The first approach is derived from ElasticWeight Consolidation, which uses a diagonal Fisher InformationMatrix (FIM) tomeasure the importance of the parameters of the network. However the diagonal assumption is unrealistic. Therefore, we approximately diagonalize the FIM using a set of factorized rotation parameters. This leads to significantly better performance on continual learning of sequential tasks. For the second approach, we show that forgetting manifests differently at different layers in the network and propose a hybrid approach where distillation is used in the feature extractor and replay in the classifier via feature generation. Our method addresses the limitations of generative image replay and probability distillation (i.e. learning without forgetting) and can naturally aggregate new tasks in a single, well-calibrated classifier. Experiments confirmthat our proposed approach outperforms the baselines and some start-of-the-art methods.
Cadenillas, Londoña Marina Virginia. "La evaluación como factor motivador en el proceso enseñanza-aprendizaje." Pontificia Universidad Católica del Perú, 2012. http://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/114733.
Full textObjetivos- Reflexionar sobre el rol de la evaluación en el proceso enseñanza-aprendizaje, el cual está mudando de una visión de la evaluación como obligación hacia una visión de la evaluación como oportunidad- Innovar el sistema de evaluación a los estudiantes para responder óptimamente a las demandas de sus futuros trabajos profesionales- Motivar a los docentes hacia el mejoramiento continuo en su rol de evaluadores- Motivar a los estudiantes hacia la excelencia en el ejercicio de sus tareas
Masana, Castrillo Marc. "Lifelong Learning of Neural Networks: Detecting Novelty and Adapting to New Domains without Forgetting." Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2020. http://hdl.handle.net/10803/671591.
Full textLa visión por computador ha experimentado cambios considerables en la última década a medida que las redes neuronales se han vuelto de uso común. Debido a que las capacidades computacionales disponibles han ido aumentando, las redes neuronales han logrado avances en muchas tareas de visión por computador e incluso han superado el rendimiento humano en otras. Una dirección de investigación que ha experimentado un aumento notable en interés son los sistemas de aprendizaje continuado. Estos sistemas deben ser capaces de realizar tareas de manera eficiente, identificar y aprender otras nuevas y, además, deben poder implementar versiones más compactas de sí mismos que sean expertos en tareas específicas. En esta tesis, contribuimos a la investigación sobre el aprendizaje continuado y abordamos la compresión y adaptación de redes a pequeños dominios, el aprendizaje incremental de redes ante una variedad de tareas y, finalmente, la detección de anomalías y novedades durante la inferencia. Exploramos cómo se puede transferir el conocimiento de grandes modelos pre-entrenados a redes con tareas más específicas capaces de ejecutarse en dispositivos más pequeños. El uso de un modelo pre-entrenado proporciona representaciones más robustas y una inicialización más estable al aprender una tarea más pequeña, lo que conduce a un mayor rendimiento y se conoce como adaptación de dominio. Sin embargo, esos modelos son demasiado grandes para ciertas aplicaciones que deben implementarse en dispositivos con memoria y capacidad computacional limitadas. En esta tesis mostramos que, después de realizar la adaptación de dominio, algunas activaciones aprendidas apenas contribuyen a las predicciones del modelo. Por lo tanto, proponemos aplicar compresión de redes basada en la descomposición matricial de bajo rango utilizando las estadísticas de las activaciones. Esto da como resultado una reducción significativa del tamaño del modelo y del coste computacional. Al igual que la inteligencia humana, el machine learning tiene como objetivo tener la capacidad de aprender y recordar conocimientos. Sin embargo, cuando una red neuronal ya entrenada aprende una nueva tarea, termina olvidando las anteriores. Esto se conoce como olvido catastrófico y su prevención se estudia en el aprendizaje continuo. El trabajo presentado en esta tesis analiza ampliamente las técnicas de aprendizaje continuo y presenta un enfoque para evitar el olvido catastrófico en escenarios de aprendizaje secuencial de tareas. Nuestra técnica se basa en utilizar máscaras ternarias cuando la red tiene que aprender nuevas tareas, reutilizando los conocimientos de las anteriores sin olvidar nada de ellas. A diferencia otros trabajos, nuestras máscaras se aplican a las activaciones de cada capa en lugar de a los pesos. Esto reduce considerablemente el número de parámetros que se agregarán para cada nueva tarea. Además, el análisis de una amplia gama de trabajos sobre aprendizaje incremental sin acceso a la identificación de la tarea, proporciona información sobre los enfoques actuales del estado del arte que se centran en evitar el olvido catastrófico mediante el uso de la regularización, el ensayo de tareas anteriores con memorias externas, o compensando el sesgo hacia la tarea más reciente. Las redes neuronales entrenadas con una función de coste basada en entropía cruzada obligan a las salidas del modelo a tender hacia un vector de salida única. Esto hace que los modelos tengan demasiada confianza cuando se les presentan imágenes o clases que no estaban presentes en la distribución del entrenamiento. La capacidad de un sistema para conocer los límites de las tareas aprendidas e identificar anomalías o clases que aún no se han aprendido es clave para el aprendizaje continuado y los sistemas autónomos. En esta tesis, presentamos un enfoque de aprendizaje con métricas para la detección de anomalías que aprende la tarea en un espacio métrico.
Computer vision has gone through considerable changes in the last decade as neural networks have come into common use. As available computational capabilities have grown, neural networks have achieved breakthroughs in many computer vision tasks, and have even surpassed human performance in others. With accuracy being so high, focus has shifted to other issues and challenges. One research direction that saw a notable increase in interest is on lifelong learning systems. Such systems should be capable of efficiently performing tasks, identifying and learning new ones, and should moreover be able to deploy smaller versions of themselves which are experts on specific tasks. In this thesis, we contribute to research on lifelong learning and address the compression and adaptation of networks to small target domains, the incremental learning of networks faced with a variety of tasks, and finally the detection of out-of-distribution samples at inference time. We explore how knowledge can be transferred from large pretrained models to more task-specific networks capable of running on smaller devices by extracting the most relevant information based on activation statistics. Using a pretrained model provides more robust representations and a more stable initialization when learning a smaller task, which leads to higher performance and is known as domain adaptation. However, those models are too large for certain applications that need to be deployed on devices with limited memory and computational capacity. In this thesis we show that, after performing domain adaptation, some learned activations barely contribute to the predictions of the model. Therefore, we propose to apply network compression based on low-rank matrix decomposition using the activation statistics. This results in a significant reduction of the model size and the computational cost. Like human intelligence, machine intelligence aims to have the ability to learn and remember knowledge. However, when a trained neural network is presented with learning a new task, it ends up forgetting previous ones. This is known as catastrophic forgetting and its avoidance is studied in continual learning. The work presented in this thesis extensively surveys continual learning techniques (both when knowing the task-ID at test time or not) and presents an approach to avoid catastrophic forgetting in sequential task learning scenarios. Our technique is based on using ternary masks in order to update a network to new tasks, reusing the knowledge of previous ones while not forgetting anything about them. In contrast to earlier work, our masks are applied to the activations of each layer instead of the weights. This considerably reduces the number of mask parameters to be added for each new task; with more than three orders of magnitude for most networks. Furthermore, the analysis on a wide range of work on incremental learning without access to the task-ID, provides insight on current state-of-the-art approaches that focus on avoiding catastrophic forgetting by using regularization, rehearsal of previous tasks from a small memory, or compensating the task-recency bias. We also consider the problem of out-of-distribution detection. Neural networks trained with a cross-entropy loss force the outputs of the model to tend toward a one-hot encoded vector. This leads to models being too overly confident when presented with images or classes that were not present in the training distribution. The capacity of a system to be aware of the boundaries of the learned tasks and identify anomalies or classes which have not been learned yet is key to lifelong learning and autonomous systems. In this thesis, we present a metric learning approach to out-of-distribution detection that learns the task at hand on an embedding space.
Peters, Mitchell Joseph. "The contribution of lifelong learning ecologies in online higher education: graduate student learning across contexts." Doctoral thesis, Universitat Oberta de Catalunya, 2020. http://hdl.handle.net/10803/670302.
Full textLas instituciones de educación superior han tenido que adaptarse cada vez más a la digitalización de la educación, así como a una amplia demografía de estudiantes que vuelven a incorporarse a la educación formal en diferentes etapas de su carrera. Estos estudiantes, que aprenden a lo largo de su vida, a menudo deben combinar los estudios con responsabilidades profesionales paralelas. El propósito de este estudio interpretativo es comprender las experiencias de los estudiantes en distintos contextos -desde una perspectiva de ecologías de aprendizaje (learning ecologies, LE)- en el contexto de la educación superior en línea. El estudio de caso múltiple de métodos mixtos principalmente cualitativos se desarrolló en tres de programas de posgrado totalmente en línea. Los resultados obtenidos mediante el uso de un marco analítico de LE han demostrado la efectividad del constructo a la hora de analizar la complejidad del aprendizaje en distintos contextos. Los resultados destacan la centralidad de la actividad del alumno como un componente clave que impulsa las LE de un individuo en combinación con el apoyo de los compañeros y los recursos de aprendizaje digital dentro de sistemas abiertos, dinámicos y fluidos que abarcan múltiples contextos.
Higher Education institutions have increasingly had to adapt to both the digitalization of education and a broad global demographic of students re-entering formal education at different stages of their careers as lifelong learners, often in combination with parallel professional responsibilities. The purpose of this interpretive study is to understand student experiences and conceptions of learning across contexts - from a learning ecologies perspective - in the context of online HE. The primarily qualitative mixed methods multiple case study was developed across three sites of fully online graduate level programs (master's or 1st year doctoral students) at the UOC and at UIUC. The results obtained using a Learning Ecologies (LE) analytical framework have demonstrated the effectiveness of the construct for analyzing the complexity of learning across multiple contexts. The findings highlight the centrality of learner activity as a key component which drives an individual's LE in combination with peer support and digital learning resources within open, dynamic and fluid systems spanning multiple contexts.
Zegarra, Saldaña Pablo Eduardo. "Efectos de la transferencia de conocimiento en el desempeño organizativo: Estudio empírico en empresas del sector hotelero de España." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de València, 2013. http://hdl.handle.net/10251/27121.
Full textZegarra Saldaña, PE. (2013). Efectos de la transferencia de conocimiento en el desempeño organizativo: Estudio empírico en empresas del sector hotelero de España [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/27121
Palancia
Barrera, Pedemonte Fabián Andrés. "El Aprendizaje entre Pares como Estrategia de Formación Continua de Profesores." Tesis, Universidad de Chile, 2008. http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/106118.
Full textCelemin, Páez Carlos Eduardo. "A framework for learning continuous actions from corrective advice." Tesis, Universidad de Chile, 2018. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/168149.
Full textEsta tesis presenta un método que permite que usuarios no expertos enseñen agentes a ejecutar tareas complejas durante tiempo de ejecución, con el principal propósito de acelerar la convergencia del aprendizaje y mejorar el desempeño final de las políticas aprendidas. En este sentido, se propone COrrective Advice Communicated by Humans (COACH), un framework interactivo para entrenar políticas con vagas correcciones respecto a las acciones ejecutadas, las cuales son cambios relativos de la magnitud de las acciones que están siendo ejecutadas. Así, los usuarios sugieren correcciones como: incrementar la fuerza, reducir la velocidad, ir más hacia la izquierda, etc. Inicialmente, se propone un esquema de aprendizaje que permite a humanos enseñar políticas de acciones continuas por medio de correcciones correctivas, para problemas de acciones de una dimensión. Se incluye en el framework de aprendizaje un módulo que representa las intenciones del profesor, el cual se basa en la historia pasada de las correcciones. Luego, el framework se extiende a problemas de acciones de más de una dimensión, incluso para casos en los que las correcciones del usuario no están en el mismo espacio de la política. Adicionalmente, el COACH propuesto es combinado con aprendizaje reforzado Policy Search con el fin de obtener la ventajas de ambas fuentes de información (correcciones humanas y funciones de recompensa) en el proceso de aprendizaje. Se proponen dos enfoques híbridos que combinan los dos enfoques, uno secuencial y uno simultáneo. Los resultados muestran que estos esquemas se benefician de las ventajas de cada uno de sus componentes, es decir se obtiene i) rápido progreso al principio del proceso de aprendizaje, y ii) aprendizaje robusto a errores humanos, junto con optimalidad local. Además, este enfoque híbrido es extendido para entrenar primitivas de movimiento. Así, las ventajas previamente mencionadas son extendidas para aprender también políticas representadas como Dynamic Movement Primitives (DMP) y Probabilistic Movement Primitives (ProMP), las cuales son convenientes para aprender trayectorias. El uso del enfoque propuesto es validado en muchos problemas tanto simulados como reales, con variadas características, recorriendo problemas de equilibrio, navegación con robots bípedos en el contexto del fútbol robótico, y también habilidades motoras con brazos robóticos en tareas como escritura de símbolos y el conocido juego "emboque". Los resultados muestran que el conocimiento de los usuarios no expertos puede apalancar procesos de aprendizaje de máquina, guiando hacia desempeños más altos con respecto a otros enfoques de aprendizaje de máquina interactivo y de aprendizaje reforzado, e incluso superando las capacidades de usuarios aprendiendo a tele-operar los agentes. Adicionalmente, los métodos presentados obtienen convergencias las cuales varían desde 3 hasta más de 40 veces más rápido que otras técnicas, dependiendo del problema.
Camurça, Yonara de Albuquerque. "Avaliação e progressão continuada: educação na contramão?" Universidade Nove de Julho, 2016. http://bibliotecadigital.uninove.br/handle/tede/1401.
Full textMade available in DSpace on 2016-06-09T14:59:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Yonara De Albuquerque Camurca.pdf: 1311996 bytes, checksum: 1d0a23afe5fbfdbb3a277b0f8422710a (MD5) Previous issue date: 2016-03-31
The Law of Directives and Bases of Education no. 9.394 (1996) instituted the restructuring of the educational system of basic education in Brazil, proposing an overhaul in school evaluation practice and suitability for the regime of cycles and continued progression in public schools, which replaced approval/disapproval system that valued the grade as learning indicator. This research addresses the evaluation with emphasis on the regime of continued progression, suggested in legislation and implemented in São Paulo since 1998. The objectives of this work are: to understand the vision of teachers in relation to the evaluative practice proposed in the continued progression system; relate teaching practices to what is required by law; identify the changes brought about by the regime of continued progression for the pedagogical work in cycle II of elementary school. Bibliographical and field surveys were carried out; teachers of public schools working under the regime of continued progression were interviewed because they are considered important actors in the educational process in which they are directly involved. The research points as its theoretical base two axes: the complex thought of Edgar Morin, that understands the evaluative action as a dynamic and ongoing process, in which are considered fundamental aspects of human development; and evaluative conceptions of the authors Jussara Hoffmann, Cipriano Luckesi, Ana Maria Saul and José Eustáquio Romão. The interviews were analyzed according to the categories of complex thinking: the idea of reconnection; the dialogic, recursive and hologramatic principles; strategy and program; the ecology of action; and mutual and interrelated causality. Research demonstrated the strong presence of culture in the evaluation process, since the ways of thinking and acting, both for teachers and students are still rooted in the ancient evaluating practice, making it difficult for the regime of continued progression to perform the function that aims to improve the quality of education.
La ley de directrices y Bases de educación no. 9394 inició la reestructuración del sistema educativo en el año 1996, proponiendo una modernización en la escuela de práctica y una evaluación de aptitud para el régimen de continua progresión y ciclos (RPC) en las escuelas públicas, sustituyendo la aprobación y la desaprobación, que valoraba la nota como un indicador de aprendizaje. Esta investigación aborda la evaluación, con énfasis en el régimen de progresión continua, sugirió la legislación y ejecución en el estado de São Paulo desde 1998. Los objetivos de este trabajo son: conocer la visión de los docentes en la propuesta de la práctica evaluativa en el régimen de progresión continua; se relacionan con las prácticas de enseñanza a lo dispuesto en la legislación; identificar los cambios provocados por el régimen de continua progresión para el trabajo pedagógico en el ciclo básico II. Búsquedas bibliográficas se llevaron a cabo y en el campo, apoyándose en entrevistas de los docentes de las escuelas estatales que operan con el régimen de continua progresión en este nivel de educación, porque se consideran importantes actores en el proceso educativo, en que están directamente involucrados. La investigación señala cómo teórico ejes de base dos: el complejo pensado de Edgar Morin, para pensar la acción evaluativa como un proceso dinámico y continuo, en el que se consideran elementos fundamentales en la formación humana; y los conceptos evaluativos de autores Jussara Hoffmann, Cipriano Luckesi, Ana Maria Saul y José Eustáquio Romão. Las entrevistas fueron analizadas según las categorías del pensamiento: la idea de modificar el cableado complejo; Principios de la dialógicas, recursiva y hologramática; estrategia y programa; la ecología de la acción; y causalidad mutua interrelacionada. Investigaciones han demostrado la fuerte presencia de la cultura en el proceso de evaluación, desde las maneras de pensar y actuar, tanto docentes como estudiantes, todavía están arraigadas en la antigua práctica de evaluar, lo que la RPC realiza la función que apunta a una mejora en la calidad de la educación.
A Lei de Diretrizes e Bases da Educação nº 9.394 instituiu, no ano de 1996, a reestruturação do sistema educacional do ensino fundamental no Brasil, propondo uma reformulação na prática avaliativa escolar e uma adequação para o regime de ciclos e de progressão continuada nas escolas públicas, ao substituir a aprovação e reprovação, que valorizava a nota como indicador de aprendizagem. Esta pesquisa aborda a avaliação, com ênfase no regime de progressão continuada, sugerida na legislação e implantada no estado de São Paulo a partir de 1998. Os objetivos deste trabalho são: compreender a visão dos professores em relação à prática avaliativa proposta no regime de progressão continuada; relacionar as práticas docentes ao que está previsto na legislação; identificar as alterações trazidas pelo regime de progressão continuada para o trabalho pedagógico no ensino fundamental Ciclo II. Foram realizadas pesquisas bibliográfica e de campo, contando com entrevistas de professores de escolas da rede estadual que atuam com o regime de progressão continuada nesse nível de ensino, por serem considerados atores importantes no processo educacional, no qual estão diretamente envolvidos. A pesquisa aponta como base teórica dois eixos: o pensamento complexo de Edgar Morin, por pensar a ação avaliativa como um processo dinâmico e constante, em que se consideram aspectos fundamentais na formação humana; e as concepções avaliativas dos autores Jussara Hoffmann, Cipriano Luckesi, Ana Maria Saul e José Eustáquio Romão. As entrevistas foram analisadas de acordo com as categorias do pensamento complexo: a ideia de religação; os princípios dialógico, recursivo e hologramático; estratégia e programa; a ecologia da ação; e causalidade mútua inter-relacionada. A pesquisa mostrou a forte presença da cultura no processo avaliativo, visto que os modos de pensar e agir, tanto de professores quanto de alunos, ainda se encontram enraizados na antiga prática de avaliar, dificultando que o regime de progressão continuada desempenhe a função que visa à melhoria da qualidade do ensino.
Pérez, Dattari Rodrigo Javier. "Interactive learning with corrective feedback for continuous-action policies based on deep neural networks." Tesis, Universidad de Chile, 2019. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/170535.
Full textMemoria para optar al título de Ingeniero Civil Eléctrico
El Aprendizaje Reforzado Profundo (DRL) se ha transformado en una metodología poderosa para resolver problemas complejos de toma de decisión secuencial. Sin embargo, el DRL tiene varias limitaciones cuando es usado en problemas del mundo real (p.ej. aplicaciones de robótica). Por ejemplo, largos tiempos de entrenamiento (que no se pueden acelerar) son requeridos, en contraste con ambientes simulados, y las funciones de recompensa pueden ser difíciles de especificar/modelar y/o computar. Más aún, el traspaso de políticas aprendidas en simulaciones al mundo real no es directo (\emph{reality gap}). Por otro lado, métodos de aprendizaje de máquinas basados en la transferencia de conocimiento humano a un agente han mostrado ser capaces de obtener políticas con buenos desempeños sin necesariamente requerir el uso de una función de recompensa, siendo eficientes en lo que respecta al tiempo. En este contexto, en esta tesis se introduce una estrategia de Aprendizaje Interactivo de Máquinas (IML) para entrenar políticas modeladas como Redes Neuronales Profundas (DNNs), basada en retroalimentación correctiva humana con un método llamado D-COACH. Se combina Aprendizaje Profundo (DL) con el método Asesoramiento Correctivo Comunicado por Humanos (COACH), en donde humanos no expertos pueden entrenar políticas corrigiendo las acciones que va tomando el agente en ejecución. El método D-COACH tiene el potencial de resolver problemas complejos sin la necesidad de utilizar muchos datos o tiempo. Resultados experimentales validan la eficiencia del método propuesto en plataformas simuladas y del mundo real, en espacios de estados de baja y alta dimensionalidad, mostrando la capacidad de aprender políticas en espacios de acción continuos de manera efectiva. El método propuesto mostró resultados particularmente interesantes cuando políticas parametrizadas con Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) fueron usadas para resolver problemas con espacios de estado de alta dimensionalidad, como pixeles desde una imagen. Al usar CNNs, los agentes tienen la capacidad de construir valiosas representaciones del estado del ambiente sin la necesidad de hacer ingeniería de características por el lado del diseñador (lo que era siempre necesario en el Aprendizaje Reforzado (RL) clásico). Estas propiedades pueden ser muy útiles en robótica, ya que es común encontrar aplicaciones en donde la información adquirida por los sensores del sistema es de alta dimensionalidad, como imágenes RGB. Darles la habilidad a los robots de aprender desde datos del alta dimensionalidad va a permitir aumentar la complejidad de los problemas que estos pueden resolver. A lo largo de esta tesis se proponen y validan tres variaciones de D-COACH. La primera introduce una estructura general para resolver problemas de estado de baja y alta dimensionalidad. La segunda propone una variación del primer método propuesto para problemas de estado de alta dimensionalidad, reduciendo el tiempo y esfuerzo de un humano al entrenar una política. Y por último, la tercera introduce el uso de Redes Neuronales Recurrentes para añadirle memoria a los agentes en problemas con observabilidad parcial.
FONDECYT 1161500
Garzon, Castrillon Ana J. "La mejora continua y la calidad en instituciones de formación profesional. El proceso de enseñanza-aprendizaje." Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2012. http://hdl.handle.net/10803/96828.
Full textThe overall objective of this research is to analyze the impact of continuous improvement processes in Regulated Professional Training Centers on the teaching-learning processes. To fulfill this general objective the following specifics objectives were defined: a) knowing the educational policy of Spain and, especially, the one related to the professional training; b) identifying and understanding the characteristics of the continuous improvement and management quality of professional training models; c) analyzing the characteristics of the quality management model proposed in the Quality and Continuous Improvement Project (PQiMC) of the Educational Department of Catalonia; d) designing a methodological model under the parameters of qualitative research, as a guide to a multiple case study; e) identifying the characteristics of the teaching-learning process in regulated professional training centers in Catalonia; f) understanding and interpreting the effect of the implementation of the PQiMC on the teaching-learning process in regulated professional training centers in Catalonia, from the perception of the participants in the process. The research has a qualitative form, with a descriptive and interpretative multiple case study. This study was performed in seven regulated professional training centers of Catalonia that: during the academic year 2009-2010 are assigned to the "Quality and Continuous Improvement Project" (PQiMC); have dissimilar characteristics from their domestic context; their choice is intentional. In the seven centers are analyzed and interpreted the perception of students, teachers, director, educational coordinator of professional training and quality coordinator, about the changes occurred in the teaching-learning process since the PQiMC implantation at their center. By applying the design of multiple case study conducted from a holistic perspective of quality we obtain: a) the results of descriptive analysis for each of the professional training centers studied, which are recorded in the "Report Center"; b) the results of the interpretative analysis from cross-case analysis of the three groups of centers categorized by the date of the center quality accreditation (in 2005 or before, or after 2005), by the size of the center (number of students) and by geographic location (inside or outside Barcelona); obtaining as results the identification of the internal context features and the teaching-learning process features (2009-2010), and the detection of changes that were carried out in the teaching-learning process since the implementation of PQiMC. Keywords: professional training, quality of education, quality of teaching-learning process, models of quality management, multiple case study, education policy in Spain. Subject: Organization and Management of Education and Teaching. Professional Training. Area of expertise: Educational Science.
Books on the topic "Aprendizaje continuo"
Pérez Díaz, Libardo Enrique, ed. Pensar en escuelas de pensamiento. Bogotá. Colombia: Universidad de La Salle. Ediciones Unisalle, 2016. http://dx.doi.org/10.19052/978-958-5400-31-3.
Full textAparicio-Gomez, Oscar-Yesid, and Olga-Lucía Ostos-Ortiz. Aprendizaje continuo. Universidad Santo Tomas, 2020. http://dx.doi.org/10.15332/dt.inv.2020.02613.
Full textCampos, Gastão Wagner de Sousa. Método Paideia: análisis y cogestión de colectivos. De la UNLa - Universidad Nacional de Lanús, 2021. http://dx.doi.org/10.18294/9789874937797.
Full textBeltrán, Luis Ernesto, Francisco de Paula Gutiérrez, and Gladys Rozo Torres. Biología. Conceptos y fundamentos básicos. Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano, 2010. http://dx.doi.org/10.21789/9789587250572.
Full textVillegas de la Concha, Gonzalo Ismael. La Universidad ante su compromiso educativo y social: Sus experiencias, retos y perspectivas frente a la pandemia generada por la COVID-19. Edited by Lydia López Pontigo and Orlando Ávila Pozos. 2020th ed. Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, 2020. http://dx.doi.org/10.29057/books.8.
Full textRamírez García, Adán Guillermo, and José Refugio Cruz Turrubiates. Consideraciones para implementar programas de educación virtual. High Rate Consulting / Universidad Autónoma de Chapingo, 2021. http://dx.doi.org/10.38202/cons.prog.educ.virtual.
Full textSánchez Vázquez, María José, ed. La enseñanza de la metodología de la investigación en Psicología. Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP), 2014. http://dx.doi.org/10.35537/10915/37276.
Full textParra Nieto, Gabriel, and Alejando Gómez-Gonçalves. El Huerto educativo: recurso didáctico para trabajar los objetivos de desarrollo sostenible desde una perspectiva multidisciplinar. Ediciones Universidad de Salamanca, 2021. http://dx.doi.org/10.14201/0aq0301.
Full textRuiz Cediel, María Mercedes, Luis Omar Alpala, Stella Isabel Domínguez Sandoval, Julián Andrés Mera Paz, Nuby Dominga Mogollón Ayala, Edgar Darío Obando Paredes, and Jorge Enrique Taboada Álvarez. Experiencias significativas: actividades docentes innovadoras. Edited by Angélica Martín Rincón. Ediciones Universidad Cooperativa de Colombia, 2020. http://dx.doi.org/10.16925/9789587602739.
Full textValle, Antonio, and Susana Rodríguez. MITCA: método de implementación de tarefas para a casa. Universidade da Coruña. Servizo de Publicacións, 2021. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497497992.
Full textBook chapters on the topic "Aprendizaje continuo"
Daza, Javier, and Fernando Locano. "Gestión de la calidad y mejoramiento continuo." In Educación Médica. Diseño e implementación de un currículo basado en resultados de aprendizaje, 223–30. Editorial Universidad del Rosario, 2012. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvm7bb92.24.
Full textQuiñones, Jesús Antonio. "El aprendizaje continuo mediado por tecnologías socioformativas en el contexto de la pandemia de SARS-COV2." In COVID-19: Retos y oportunidades para la socioformación y el desarrollo social sostenible, 65–87. Universidad Pablo de Olavide, COCSHAL y Kresearch, 2021. http://dx.doi.org/10.35766/b.rosds.21.03.
Full textGómez Osorio, Jorge Iván, and Alfredo José Rodríguez Pacheco. "EL ESTRATEGA FRENTE A ENTORNOS VOLÁTILES." In Dirección empresarial: ¿cómo navegar en tiempos de crisis?, 35–47. Universidad de La Sabana, 2020. http://dx.doi.org/10.5294/978-958-12-0559-2.2020.2.
Full textArruda, Amilton José Vieira de. "Crescimento e aprendizagem continua: 30 anos depois." In Bionica e Design, 170–201. Editora Blucher, 2020. http://dx.doi.org/10.5151/9788580394207-13.
Full textPla Fernández, Kristina. "Evaluación continuada y para el aprendizaje del español nivel A1 en asignaturas de libre elección en el contexto universitario." In Five years of ELEUK conferences: a selection of short papers from 2019, 101–11. Research-publishing.net, 2020. http://dx.doi.org/10.14705/rpnet.2020.41.1079.
Full textGonzález Argüello, M. Vicenta, and Begoña Montmany Molina. "Regresamos al ‘Aula de nunca jamás’: liberar a Campanilla." In Five years of ELEUK conferences: a selection of short papers from 2019, 31–40. Research-publishing.net, 2020. http://dx.doi.org/10.14705/rpnet.2020.41.1073.
Full text"MIRADAS SOBRE LAS PRÁCTICAS REFLEXIVAS EN LA FORMACIÓN DE MAESTRAS Y MAESTROS." In El prisma de la formación docente en Colombia. Teoría padagógica y experiencias didácticas, 155–68. Editorial Universidad Santiago de Cali, 2017. http://dx.doi.org/10.35985/9789588920702.8.
Full textLOPES CHAMONE JORGE, VICTOR, LUIZ GUSTAVO FRANCO, and TÚLIO COTTA. "O ENSINO DE BOTÂNICA NAS ESCOLAS ESTADUAIS DE MINAS GERAIS NO CONTEXTO DE PANDEMIA." In Itinerários de resistência: pluralidade e laicidade no Ensino de Ciências e Biologia. Editora Realize, 2021. http://dx.doi.org/10.46943/viii.enebio.2021.01.375.
Full textLuna Nemecio, Josemanuel. "Tecnologías de Información, Comunicación y Conocimiento para el Aprendizaje Digital en tiempos de pandemia: un balance crítico desde los imaginarios de la sosteniblidad." In COVID-19: Retos y oportunidades para la socioformación y el desarrollo social sostenible, 35–63. Universidad Pablo de Olavide, COCSHAL y Kresearch, 2021. http://dx.doi.org/10.35766/b.rosds.21.02.
Full textSILVA, Aline Carvalho da, Andressa Karen Rodrigues DANTAS, Jaqueline Almeida FREITAS, Mayara Tayná Leão de SOUZA, Patricia Carvalho COELHO, Sivaldo Oliveira da SILVA JÚNIOR, and Thais Caldas de Sousa CARDOSO. "DESISTIR OU CONTINUAR: FATORES QUE INFLUENCIAM NA PERMANÊNCIA OU NA DESISTÊNCIA ACADÊMICA." In PROTAGONISMO DISCENTE NA GERAÇÃO DE CONHECIMENTOS EM SAÚDE: TRILHAS DE APRENDIZAGEM. RFB Editora, 2021. http://dx.doi.org/10.46898/rfb.9786558890539.3.
Full textConference papers on the topic "Aprendizaje continuo"
Verdejo Gimeno, Pedro, and Lucia Hilario Pérez. "Resultados y aprendizaje de la docencia en tiempos de confinamiento." In INNODOCT 2020. Valencia: Editorial Universitat Politècnica de València, 2020. http://dx.doi.org/10.4995/inn2020.2020.11889.
Full textMiedes, Eva, and Lucía Jordá. "Nuevo método de evaluación de contenidos prácticos en la docencia universitaria." In IN-RED 2018: IV Congreso Nacional de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia: Universitat Politècnica València, 2018. http://dx.doi.org/10.4995/inred2018.2018.8734.
Full textPérez Sánchez, Modesto, José Vinaches Ramis, José Ricardo Satorre Aznar, and Petra Amparo López Jiménez. "Propuesta de evaluación alfanumérica de la competencia transversal “CT-05. Diseño y Proyecto” integrada en la evaluación la asignatura Ingeniería Fluidomecánica, asociada al PIME B24." In IN-RED 2018: IV Congreso Nacional de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia: Universitat Politècnica València, 2018. http://dx.doi.org/10.4995/inred2018.2018.8602.
Full textMartínez-Cerdá, Juan-Francisco, and Joan Torrent-Sellens. "Factores socio-técnicos, modos de estudio en el continuo TIC-espacio-tiempo y empleabilidad de estudiantes en una universidad online - [Socio-technical factors, way of studying in the ICT-space-time continuum, and students' employability in an online university]." In IV Congreso Internacional Sobre Aprendizaje, Innovación y Competitividad. Zaragoza: Servicio de Publicaciones Universidad, 2017. http://dx.doi.org/10.26754/cinaic.2017.000001_133.
Full textReyes Tolosa, María Dolores, and Oscar Sahuquillo Navarro. "Propuesta de una metodología de evaluación del aprendizaje basada en las TIC." In IN-RED 2018: IV Congreso Nacional de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia: Universitat Politècnica València, 2018. http://dx.doi.org/10.4995/inred2018.2018.8622.
Full textGonzález Aurignac, Esther, Purificación García Segovia, Javier Martínez Monzó, Gabriel García Martínez, and María Jesús Pagan Moreno. "ECOTROPHELIA 2017: Una oportunidad para el enfoque interdisciplinar en el aprendizaje basado en proyectos." In IN-RED 2018: IV Congreso Nacional de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia: Universitat Politècnica València, 2018. http://dx.doi.org/10.4995/inred2018.2018.8737.
Full textCabedo Semper, J. David, Mª Amparo Maset Llaudes, and Nuria Segarra Adel. "Aprendizaje y autoevaluación online de estudiantes universitarios: la matemática financiera en entornos virtuales." In In-Red 2016 - Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red de la Universitat Politècnica de València. Valencia: Universitat Politècnica València, 2016. http://dx.doi.org/10.4995/inred2016.2016.4354.
Full textAlcázar Ortega, Manuel, and Carlos Álvarez Bel. "Herramienta de evaluación continua basada en problemas personalizados de corrección automática: análisis de su implantación en la asignatura “Mercados Energéticos”." In IN-RED 2018: IV Congreso Nacional de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia: Universitat Politècnica València, 2018. http://dx.doi.org/10.4995/inred2018.2018.8561.
Full textBenedí, José Miguel, and Emilio Vivancos. "Una propuesta para la evaluación de proyectos en un curso de Compiladores con una metodología de aprendizaje basada en proyectos." In IN-RED 2019: V Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. València: Editorial Universitat Politècnica de València, 2019. http://dx.doi.org/10.4995/inred2019.2019.10459.
Full textEstruch - Juan, Elvira, Roberto Del Teso March, Elena Gómez Sellés, and Javier Soriano Olivares. "Herramienta para el seguimiento del aprendizaje a distancia en alumnos de posgrado. El potencial de Office para realizar envíos personalizados." In IN-RED 2020: VI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia: Universitat Politècnica de València, 2020. http://dx.doi.org/10.4995/inred2020.2020.11938.
Full textReports on the topic "Aprendizaje continuo"
Morales, Olga, Benedicte De Waziers, and Adriana Salazar. ¿Cuál es el impacto de las adquisiciones en el sector de infraestructura?: Número especial de Infraestructura para el desarrollo No. 3. Inter-American Development Bank, February 2021. http://dx.doi.org/10.18235/0003062.
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