Examinando por Materia "Profiling"

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    PublicaciónSólo datos
    BRAIN IMAGING AS SOURCE OF DATA FOR PROFILING LEARNERS IN VIRTUAL EDUCATION
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2015-07-12) Gaviria-Giraldo, Julián; Jiménez-Builes, Jovani Alberto; Branch-Bedoya, John William
    AbstractThis work proposes and demonstrates that mind reading is currently possible in terms of characterizing someone’s brain responses to a specific action. For this work some responses named cognitive neuroscience variables are used. In other words, this work is framed in the learning field, and solves effectively one issue: personalizing content through the identification of an individual’s learning style in virtual education.ResumenEste trabajo propone y demuestra que la lectura del cerebro es posible en la actualidad en cuanto a la caracteri- zación de las respuestas de éste expuesto a una acción específica. Para este trabajo algunas variables mencionadas de neurociencia cognitivas se utilizan. En otras palabras, este trabajo se enmarca en el campo del aprendizaje, y resuelve con eficacia un problema: la personalización de contenidos en la educación virtual a través de la identificación del estilo de aprendizaje de un individuo.ResumoEste artigo propõe e demonstra que a leitura do cérebro é possível na atualidade a respeito da caracterização das respostas deste exposto a uma ação específica. Para este trabalho algumas variáveis mencionadas de neurociência cognitiva são usadas. Em outras palavras, este trabalho faz parte do domínio da aprendizagem e, efetivamente, resolve um problema: a personalização de conteúdos em educação virtual, identificando o estilo de aprendizagem de um indivíduo.   
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    PublicaciónAcceso abierto
    Propuesta de una plataforma para perfilar y seleccionar talentos mediante inteligencia artificial
    (Universidad EIA, 2021) Uribe Londoño, Martín; Villa Arango, Simón
    RESUMEN: En Colombia, y de manera específica en Medellín, no se cuenta con herramientas suficientemente desarrolladas para ayudar y optimizar la selección y detección de talento (Samuel Villamarín Menza, 2010), generando una problemática a las organizaciones o a cualquier otro entorno en el cual, seleccionar personal, sea tarea clave. Dada la poca confiabilidad y subjetividad que tienen las pruebas y herramientas utilizadas actualmente para realizar el proceso de selección de talento hoy en día, en este trabajo se propone una alternativa diferente para la selección de talento utilizando inteligencia artificial. La metodología implementada para el desarrollo de este trabajo es investigativa. Para la construcción de la propuesta se recolectó información primaria y secundaria sobre el estado del uso de tecnología en la selección de talento en la ciudad, se exploraron las necesidades del mercado local y se plantearon nuevos modelos innovadores e inventivos. La evaluación de la propuesta se centró principalmente en la viabilidad técnica del modelo planteado.