Ir al menú de navegación principal Ir al contenido principal Ir al pie de página del sitio

Machine Learning como estrategia pedagógica lúdica para planeación de producción

Machine Learning como estrategia pedagógica lúdica para planeación de producción



Abrir | Descargar


Sección
Artículos

Cómo citar
Ramírez, L. N., Villamil, A. M., Vásquez, A. P., & Osorio Quiceno, M. (2020). Machine Learning como estrategia pedagógica lúdica para planeación de producción. #ashtag, 1(16), 66-83. https://doi.org/10.52143/2346139X.812

Dimensions
PlumX
Citaciones

Cómo citar

Ramírez, L. N., Villamil, A. M., Vásquez, A. P., & Osorio Quiceno, M. (2020). Machine Learning como estrategia pedagógica lúdica para planeación de producción. #ashtag, 1(16), 66-83. https://doi.org/10.52143/2346139X.812

Descargar cita

Leila Nayibe Ramírez
Sin roles de crédito asignados.
Ana María Villamil
Sin roles de crédito asignados.
Andrea Patricia Vásquez
Sin roles de crédito asignados.
Mariluz Osorio Quiceno
Sin roles de crédito asignados.

Leila Nayibe Ramírez,

Docente, facultad de Ingeniería, Universidad Libre, Bogotá, Colombia. leylan.ramirezc@unilibre.edu.co


Ana María Villamil,

Estudiante, facultad de Ingeniería, Universidad Libre, Bogotá, Colombia. anam-villamilo@unilibre.edu.co


Andrea Patricia Vásquez,

Estudiante, facultad de Ingeniería, Universidad Libre, Bogotá, Colombia. andreap-vasquezm@unilibre.edu.co


Mariluz Osorio Quiceno,

Docente, facultad de Ingeniería, Universidad El Bosque, Bogotá, Colombia. mosorioq@unbosque.edu.co


Este artículo describe una estrategia pedagógica basada en la lúdica “The Product X, The Product Z, Production Laboratory” diseñada por Schesinger, que busca que el estudiante de ingeniería industrial comprenda con mayor facilidad los conceptos de MRP y Machine learning y que, del mismo modo, pueda implementarlos en su proceso de aprendizaje. Se realizó un análisis con varios modelos matemáticos, para identificar el resultado que se ajusta mejor a las predicciones sobre el tamaño de las órdenes de producto y tipo de producto. En la realimentación realizada con los estudiantes que participaron en la lúdica, se evidenció que el proceso fue satisfactorio, pues calificaron a los conocimientos adquiridos por encima del 75%.


Visitas del artículo 307 | Visitas PDF 236


Descargas

Los datos de descarga todavía no están disponibles.
  1. Caja García, O. (2020). Librería Python para el aprendizaje y la implementación de redes neuronales
  2. (Doctoral dissertation, Universitat Politècnica de València). Recuperado de https://
  3. riunet.upv.es/handle/10251/152226
  4. Calancha, C., & Abgar, N. (2011). Breve aproximación a la técnica de árbol de decisiones. Recuperado
  5. de https://niefcz. files. wordpress. com/2011/07/breve-aproximacion-a-la-tecnica-
  6. de-arbol-de-decisiones. pd.
  7. Chang, S., Cohen, T. & Ostdiek, B. (2018). What is machine learning?. Physical Review D.
  8. (97). Recuperado de https://journals.aps.org/prd/abstract/10.1103/PhysRevD.
  9. 056009
  10. Cognodata (2019). ¿Qué Es El Análisis Descriptivo?. Recuperado de https://www.cognodata.
  11. com/que-es-analisis-descriptivo/
  12. González, Nelson Vladimir Yepes (2015). La educación lúdica en los procesos de enseñanza
  13. aprendizaje de los ingenieros industriales.” Encuentro Internacional de Educación
  14. en Ingeniería.
  15. Haykin, S. (2004). Neural Networks. A Comprehensive Foundation. Vol. 2. Prentice Hall.
  16. Hernández Cruz, Harold. (2015). La Lúdica En El Aula de Ingeniería. Revisión de Experiencias.
  17. Revista de Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de La Información. 2(3):67–71.
  18. Ithandehuil C. & Crisólogo, D. (2006). Lectura e Interpretación de Gráficas Socialmente Compartidas.
  19. Revista Latinoamericana de Investigación en matemática educativa.
  20. Katuu, S. (2020). New Review of Information Networking Enterprise Resource Planning:
  21. Past, Present, and Future.” New Review of Information Networking 25(1):37–46. Doi:
  22. 1080/13614576.2020.1742770.
  23. Marco, F. J. (s.f.) R cuadrado ajustado: coeficiente de determinación ajustado. Recuperado
  24. de_https://economipedia.com/definiciones/r-cuadrado-ajustado-coeficiente-
  25. de-determinacion-ajustado.html
  26. Minitab. (18 de abril de 2019). Análisis de Regresión: ¿Cómo Puedo Interpretar El R-Cuadrado
  27. y Evaluar La Bondad de Ajuste? [Entrada de blog]. Recuperado de https://
  28. blog.minitab.com/es/analisis-de-regresion-como-puedo-interpretar-el-r-cuadrado-
  29. y-evaluar-la-bondad-de-ajuste
  30. Moscote, O., and & Quintana, R. (2008). Estadistica I: Programa administracion publica territorial.
  31. Murphy, K. P. (2006). Naive bayes classifiers. University of British Columbia, 18(60), 1-8.
  32. Mesa L., Lozano, M. R., & Davila, J.. (2011). Descripción general de la Inferencia Bayesiana y
  33. sus aplicaciones en los procesos de gestión. La simulación al Servicio de la Academia,
  34. , 1-28.
  35. Orozco, J. A. (2018). Machine Learning y su importancia en la actualidad. Recuperado
  36. de_https://www.ipade.mx/2018/08/30/machine-learning-y-su-importancia-
  37. en-la-actualidad/
  38. Quiceno, M. O., & Jaramillo, C. (2006). Utilización de la lúdica para la enseñanza del MRP I.
  39. Scientia et technica, 3(32). Doi: https://doi.org/10.22517/23447214.6289.
  40. Pedregosa, F. et al. (2011). Scikit-Learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning
  41. Research 12:28, 25–30.
  42. Ranjeeth, S., Latchoumi, T. P., & Paul, P. V. (2021). Optimal stochastic gradient descent with
  43. multilayer perceptron based student’s academic performance prediction model.
  44. Recent Advances in Computer Science and Communications (Formerly: Recent Patents
  45. on Computer Science), 14(6), 1728-1741.
  46. Rodriguez, A. M. P., Mejia, K. A. P., & Ramos, A. F. S. (2016). Propuesta de un juego de mesa
  47. como herramienta didáctica para la explicación de conceptos de control de inventarios
  48. en programas de ingeniería industrial. Revista educación en ingeniería, 11(21),
  49. -50.
  50. Soto, G. R. (2011). El teorema de Bayes. Revista De Educación Matemática, 26(3), 3-25.
  51. Weisstein, E. W. (2006). Correlation coefficient. Recuperado de https://mathworld. wolfram.com/.
  52. Wiper, M. (s.f.). Probabilidad condicionada y el teorema de BAYES ¿Cambiarías de Puerta?
  53. Recuperado de http://halweb.uc3m.es/esp/Personal/personas/mwiper/docencia/
  54. Spanish/Teoria_Est_El/tema4_orig.pdf
Sistema OJS 3.4.0.9 - Metabiblioteca |