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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 500991 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 500991

Título del libro: Acm International Conference Proceeding Series
Título del capítulo: Self organized schemata behavior and meaning formation to evaluate E-learning

Autores UNAM:
GUADALUPE ELIZABETH MORALES MARTINEZ;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2018

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Palabras clave:

Distance education; Neural networks; Semantics; Teaching; Comprehensive method; Digital classroom; Learning-oriented assessment; Long-term retention; Natural semantics; School psychology; Semantic primings; Simulated schemata behavior; Students

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Resumen:

This paper presents a comprehensive method to implement e-assessment using computer simulated schemata behavior that is based on natural semantic networks obtained from students before and after an academic course. Specifically, a computer system capable of obtaining natural semantic nets from students (as opposed to idiosyncratic semantic nets designed by a researcher) empower implementation of a constrains satisfaction neural net capable of emulate schemata behavior that can be used to formative e-assessment of learning. Empirical support to this approach to evaluate students long term retention of knowledge is presented trough a set of semantic priming studies considering different knowledge domains. Implications to innovate the XXI digital classroom are discussed. © 2018 Association for Computing Machinery.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781450364317
Editorial:
Association for Computing Machinery

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1145/3231848.3231877