Modelo de Aprendizaje tipo Proceso de Markov

S.I. NAVARRO; G. J. SIBONA; G. A. JUAREZ

La Falda, Cordoba

Congreso; 5ª Escuela Argentina de Matemática y Biología: BIOMAT 12; 2012

BIOMAT

La evolución del aprendizaje puede ser descripta mediante un proceso de Markov, donde permite predecir aproximadamente el comportamiento de un sistema bajo estudio en un periodo futuro, en base al conocimiento previo de sus comportamientos desde un tiempo inicial dado. Dentro de los elementos del método se requieren una serie de resultados temporales sobre los que se hallan en cada momento los individuos bajo estudio, esto se denomina los vectores de estados. Por ello, cada vector de estado esta representado por las calificaciones obtenidas de los estudiantes pertenecientes a escuelas rurales de la Provincia de Catamarca como resultado de la aplicación del Test de Bender con la valuación de Koppitz, la cual se manifiesta por las probabilidades de paso de un estado a otro a medida que transcurre el tiempo. El objetivo del trabajo es realizar un estudio cuantitativo del sistema que se encuentra en un estado determinado dependiendo del estado inmediato precedente. Para ello, se parte de una información estática para posteriormente ser interpretada como dinámica, pero esto produce un cierto grado de riesgos para lo que fue necesario realizar ciertos supuestos y considerar a la matriz de transición como no única.