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En los últimos años, la argumentación rebatible ha realizado un importante aporte a la Inteligencia Artificial, hecho que se refleja en el creciente número de aplicaciones del mundo real que la incluyen como formalización del razonamiento del sentido común. En este sentido, los sistemas argumentativos proponen una formalización de este tipo de razonamiento justamente utilizando como mecanismo de inferencia la argumentación rebatible. Intuitivamente, la argumentación rebatible provee formas de confrontar declaraciones contradictorias para determinar si alguna afirmación puede ser aceptada o rechazada. Para obtener una respuesta, el proceso de razonamiento argumentativo lleva a cabo una serie de etapas. Una etapa muy importante es la comparación de argumentos en conflicto para decidir qué argumento prevalece; ésto requiereintroducir un criterio de preferencia entre argumentos que haga frente a esta situación.Esta tesis aborda el estudio, diseño y formalización de herramientas computacionales concretas para seleccionar y cambiar el criterio de preferencia entre argumentos que es utilizado por el sistema de Programación Lógica Rebatible (DeLP) requerido para decidir derrotas al analizar ataques entre argumentos. Para lograr esto, se proponen varios servicios de razonamiento basados en DeLP que disponen de distintos criterios y permiten llevar a cabo esta tarea de diferentes maneras. Como parte de la contribución, se propone un servicio que utiliza expresiones condicionales para programar cómo seleccionar el criterio que mejor se ajusta a las preferencias del usuario o a una situación en particular. Por otra parte, en la tesis se aborda también la definición de un servicio con mecanismos que permiten no solo seleccionar sino también combinar criterios. Estos mecanismos permiten que sea posible comparar argumentosconsiderando de manera simultánea más de un criterio.