WO2018111065A1 - Modelo para la especificación de trayectorias escolares - Google Patents
Modelo para la especificación de trayectorias escolares Download PDFInfo
- Publication number
- WO2018111065A1 WO2018111065A1 PCT/MX2016/000142 MX2016000142W WO2018111065A1 WO 2018111065 A1 WO2018111065 A1 WO 2018111065A1 MX 2016000142 W MX2016000142 W MX 2016000142W WO 2018111065 A1 WO2018111065 A1 WO 2018111065A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- student
- concepts
- learning
- level
- hierarchical
- Prior art date
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
Definitions
- the present invention has its preponderant field of application in the field of education, more specifically in the determination of individualized learning paths after identifying the level of skills of the users of an educational platform, which have the option of creating their own trajectory. according to the learning objectives established in a school curriculum.
- the invention US9406239 describes a method / apparatus / system for the recommendation of a learning path based on the context of a learning vector.
- An incident learning object and an object are identified
- learning paths are established between both objects including a plurality of objects and vectors.
- the magnitude of the learning paths is calculated by adding the magnitudes of the learning vectors in each learning path.
- the magnitudes of the learning paths are compared and one of the learning paths is selected from the comparison of the learning paths.
- US20140024009 generates personalized evaluations based on educational content to adapt to the needs and learning styles of each student.
- Educational content can be identified and provided to a user based on user profile information, such as grade, age and / or education level.
- user profile information such as grade, age and / or education level.
- the described technology can adapt the educational content for an individual user based on a user's preferred learning style.
- the US20120040326 application provides methods and systems to optimize individualized instruction and its evaluation.
- the user base component contains an electronic record of student data.
- the knowledge base component contains knowledge management data.
- the standards base component contains curriculum data and criteria data.
- the inference engine module uses the individual student's electronic record, knowledge management data and curriculum data and criteria data to create an individualized lesson plan for the individual.
- US20110177480 provides a method and an apparatus for a learning management platform. Based on the student profile information and the determination that there are similarities between students, a learning experience engine provides an individualized learning recommendation to a student.
- a system for generating a sequence of learning objects comprising an e-Learning course.
- the system may include one or more processors and a memory unit for electronically storing data comprising a plurality of learning objects.
- the system can include a sequence constructor configured to run on at least one processor.
- the sequence constructor can be configured to generate a sequence comprising at least a portion of the plurality of learning objects based on a measurable relevance of the user and / or a relevance of the measurable query of each learning object contained in the sequence.
- the learning system may include a plurality of learning objects that are connected to each other by a plurality of learning vectors.
- the learning vectors can identify a prerequisite relationship between the connected learning objects and include data concerning a student's probability of success when crossing the learning vector and / or an expected speed to traverse said vector.
- Data generated from a student's journey through one of the learning vectors can be used to strengthen or weaken the learning vector based on the student's experience.
- US20120308980 a system and method for educating students is presented so that each student can learn the material individually and progress through the lessons at their own pace.
- the system can present different versions of each lesson to the student with alternative explanations of the educational concepts taught by the lesson.
- the system may allow each student to progress to the next lesson only when the system confirms that the student understands the educational concepts taught by the lesson, and may provide additional explanations of any material that the student has difficulty understanding.
- a system shown in the invention US20130260351 presents a sequence of learning objectives to a student according to one or more target dates.
- the target dates can be set by an academic institution, a teacher or a student's parent.
- the system adjusts the sequence of learning objectives based on the target dates assigned to one or more of the learning objectives.
- the system calculates how long it will take for the student to progress through a sequence of learning objectives and will notify the administrator yes the student is late.
- the notification to the administrator may include recommendations for corrective actions.
- US20140248597 computer systems, methods and educational means for children from 1 to 10 years of age are presented and comprise: an educational environment of at least three subjects appropriate for the child, a plurality of levels of learning and activities of Learning associated with each subject. In the plurality of learning activities, one or more educational objectives are taught. It includes a module to create an avatar that represents the child, a module to monitor the child's progress, a learning path that includes a sequence of lessons or learning activities and interactive elements configured to teach facts related to the environment.
- the examples described in the invention WO201609379 involve the organization of training sequences for training courses.
- the examples described include the analysis of a user profile comprising a list of skills learned by the user, the analysis of a curriculum of a training course comprising lessons and the organization of a sequence of training of lessons based on the profile and the pian of studies.
- US20140188574 a system for the objective evaluation of learning outcomes is presented comprising a data repository with at least one hierarchical arrangement of a plurality of learning objectives, a report generator coupled to the data repository, an analysis engine coupled to the data repository, a rule engine coupled to the data, a repository and an application server adapted to receive specific application requests from a plurality of client applications and coupled to the data repository.
- the application server is further adapted to provide an administrative interface for viewing, editing or deleting a plurality of learning objectives and relationships between them, learning assessment tools, learning outcome reports and Learning Indexes and the rule engine performs a plurality of consistency checks to ensure alignment between learning goals. Learning assessment tools are included, Learning outcomes and learning rates.
- the application server receives learning evaluation data and the analysis engine performs analyzes to generate a plurality of learning indices.
- the invention US20160321939 provides customized evaluation and / or learning systems and techniques.
- the system can select the tasks and the content of the task for a user according to the learning regime suggested by the administrator for the user, while adapting the selection of tasks and its content according to the performance and / or user context when the user is not supervised by an administrator.
- Figure 1 shows the flowchart of student interaction with the platform
- Figure 2 shows the elements that make up the trajectory specification model
- Figure 3 shows the structure of an acyclic polycarbol
- Figure 1 shows the flow chart indicating that the interaction of the system with the students is carried out through a series of interactions between the platform and the user.
- the platform thus guides a personalized school career, by preventing students from having to face concepts that are very complicated or that require mastery of previous concepts.
- the platform restricts possible learning trajectories, the system of stimuli and rewards seeks to intelligently guide this trajectory and gives the student the freedom to make decisions about their learning, making him an active subject in decision making (although limited) about his learning. This decision power aims to increase the student's self-esteem and motivation to use the platform.
- trajectory specification model The elements that make up the trajectory specification model can be found in Figure 2 where, from the point of view of learning environments, decisions are subdivided into 5 actions: concept graph, student model, positive reinforcement, activity selection and difficulty of exercises.
- An example of the structure of an acyclic polycarbol is shown in Figure 3, where the relationships between CU unit competencies are defined according to the knowledge of experts and the rules established by official educational organizations.
Abstract
El modelo propuesto de operación se basa en ofrecer al estudiante un grado de libertad para poder ir construyendo su propia trayectoria de aprendizaje con la guía del sistema, evitando que el estudiante tenga que enfrentarse a conceptos muy avanzados para su nivel de habilidad y motivándolo a proseguir con conceptos más complejos, una vez que ha dominado un concepto en cierto nivel. La especificación de trayectorias a nivel de conceptos tiene como fin el construir, de la mano del estudiante, una trayectoría personalizada a un alto nivel de abstracción. Para lograr esto, al estudiante, una vez evaluado su nivel de habilidad, se le presentan los conceptos que puede seleccionar. El estudiante tiene la opción de crear su propia trayectoria, dentro de los límites que permitan que cumpla con los objetivos de aprendizaje.
Description
MODELO PARA LA ESPECIFICACIÓN DE TRAYECTORIAS
ESCOLARES
CAMPO TÉCNICO DE LA INVENCIÓN
La presente invención tiene su campo de aplicación preponderante en el ámbito de la educación, más específicamente en la determinación de trayectorias de aprendizaje individualizadas previa identificación del nivel de habilidades de los usuarios de una plataforma educativa, los cuales tienen la opción de crear su propia trayectoria acorde a los objetivos de aprendizaje establecidos en un currfculo escolar.
ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN
En general, los entornos modernos de aprendizaje que buscan mecanismos de adaptación a los estudiantes no se basan únicamente en el conocimiento experto, describiendo y desarrollando a priori una serie de objetos de aprendizaje (OA) y ejercicios en forma lineal (tal como un libro tradicional), sino que buscan modelos para la especificación de trayectorias y su adaptación con la información disponible.
Existen diferentes enfoques que buscan definir entornos y trayectorias de aprendizaje, algunos sistemas como los filtros colaborativos utilizan la información histórica mientras que otros sistemas están basados en métodos de aprendizaje supervisado y/o no supervisado, mediante los cuales se trata de predecir el desempeño de los estudiantes ante diferentes objetos de aprendizaje (OA). En general, estos enfoques tienen como principal desventaja el depender, en gran medida, de una fuerte inicialización y normalmente no integran claramente los objetivos pedagógicos y/o el conocimiento experto. A continuación se presentan patentes que se enfocan en el problema de definir trayectorias de aprendizaje.
La invención US9406239 describe un método / aparato / sistema para la recomendación de una trayectoria de aprendizaje basada en el contexto de un vector de aprendizaje. Se identifica un objeto de aprendizaje incidente y un objeto
de aprendizaje de destino, se establecen caminos de aprendizaje entre ambos objetos incluyendo una pluralidad de objetos y vectores. Se calcula la magnitud de los trayectos de aprendizaje por suma de las magnitudes de los vectores de aprendizaje en cada trayectoria de aprendizaje. Se comparan las magnitudes de las trayectorias de aprendizaje y se selecciona una de las vías de aprendizaje a partir de la comparación de las trayectorias de aprendizaje.
La tecnología descrita en la invención US20140024009 genera evaluaciones personalizadas basadas en contenido educativo para adaptarse a las necesidades y estilos de aprendizaje de cada estudiante. El contenido educativo puede ser identificado y proporcionado a un usuario basándose en información de perfil de usuario, como grado, edad y / o nivel de educación. Además, la tecnología descrita puede adaptar el contenido educativo para un usuario individual en base a un estilo de aprendizaje preferido del usuario.
La aplicación US20120040326 proporciona métodos y sistemas para optimizar la instrucción individualizada y su evaluación. El componente de la base de usuarios contiene un registro electrónico de datos del estudiante. El componente de base de conocimientos contiene datos de gestión del conocimiento. El componente de base de estándares contiene datos de currículo y datos de criterios. El módulo del motor de la inferencia utiliza el expediente electrónico del estudiante del individuo, los datos de la gerencia del conocimiento y los datos del curriculum y los datos de los criterios para crear un plan individualizado de la lección para el individuo.
La invención US20110177480 proporciona un método y un aparato para una plataforma de gestión del aprendizaje. Sobre la base de la información del perfil del estudiante y la determinación de que existen similitudes entre los estudiantes, un motor de experiencia de aprendizaje proporciona una recomendación de aprendizaje individualizada a un estudiante.
En la invención US20090197237 se proporciona un sistema para generar una secuencia de objetos de aprendizaje que comprende un curso de e-Learning. El sistema puede incluir uno o más procesadores y una unidad de memoria para almacenar electrónicamente datos que comprenden una pluralidad de objetos de aprendizaje. Además, el sistema puede incluir un constructor de secuencia
configurado para ejecutar en al menos un procesador. El constructor de secuencia puede configurarse para generar una secuencia que comprende al menos una porción de la pluralidad de objetos de aprendizaje basándose en una relevancia medible del usuario y / o una relevancia de la consulta medible de cada objeto de aprendizaje contenido en la secuencia.
Se describe un método / sistema en la invención US9412281 para la auto- optimización de un sistema de aprendizaje. El sistema de aprendizaje puede incluir una pluralidad de objetos de aprendizaje que están conectados entre sí por una pluralidad de vectores de aprendizaje. Los vectores de aprendizaje pueden identificar una relación de requisito previo entre los objetos de aprendizaje conectados e incluir datos referentes a una probabilidad de éxito de un estudiante al atravesar el vector de aprendizaje y / o una velocidad esperada para atravesar dicho vector. Los datos generados a partir del recorrido de un estudiante por uno de los vectores de aprendizaje pueden ser usados para fortalecer o debilitar el vector de aprendizaje basado en la experiencia del estudiante.
En la invención US20120308980 se presenta un sistema y un método para educar a los estudiantes de manera que cada estudiante pueda aprender el material individualmente y progresar a través de las lecciones a su propio ritmo. El sistema puede presentar al estudiante diferentes versiones de cada lección con explicaciones alternativas de los conceptos educativos enseñados por la lección. El sistema puede permitir que cada estudiante progrese a la siguiente lección sólo cuando el sistema confirme que el estudiante entiende los conceptos educativos enseñados por la lección, y puede proporcionar explicaciones adicionales de cualquier material que el estudiante tenga dificultad para entender. Un sistema mostrado en la invención US20130260351 presenta una secuencia de objetivos de aprendizaje a un estudiante de acuerdo con una o más fechas objetivo. Las fechas objetivo pueden ser fijadas por una institución académica, un maestro o un padre del estudiante. El sistema ajusta la secuencia de objetivos de aprendizaje en función de las fechas objetivo asignadas a uno o más de los objetivos de aprendizaje. El sistema calcula cuánto tardará el estudiante en progresar a través de una secuencia de objetivos de aprendizaje y notificará al
administrador sí el estudiante está retrasado. La notificación al administrador puede incluir recomendaciones para acciones correctivas.
En la invención US20140248597 se presentan sistemas, métodos y medios educativos basados en computadoras para niños de 1 a 10 años de edad y comprenden: un entorno educativo de al menos tres materias apropiadas para el niño, una pluralidad de niveles de aprendizaje y de actividades de aprendizaje asociadas con cada materia. En la pluralidad de actividades de aprendizaje se enseña hacia uno o más objetivos educativos. Incluye un módulo para crear un avatar que represente al niño, un módulo para supervisar el progreso del niño, una ruta de aprendizaje que comprende una secuencia de lecciones o actividades de aprendizaje y elementos interactivos configurados para enseñar hechos relacionados con el medio ambiente.
Los ejemplos descritos en la invención WO201609379 implican la organización de secuencias de entrenamiento para cursos de formación. Los ejemplos descritos incluyen el análisis de un perfil de usuario que comprende una lista de habilidades aprendidas por el usuario, el análisis de un plan de estudios de un curso de formación que comprende lecciones y la organización de una secuencia de formación de las lecciones basadas en el perfil y el pian de estudios.
En la invención US20140188574 se presenta un sistema para la evaluación objetiva de resultados de aprendizaje que comprende un repositorio de datos con al menos una disposición jerárquica de una pluralidad de objetivos de aprendizaje, un generador de informes acoplado al repositorio de datos, un motor de análisis acoplado al repositorio de datos, un motor de reglas acoplado a los datos, un repositorio y un servidor de aplicaciones adaptado para recibir solicitudes específicas de aplicación desde una pluralidad de aplicaciones de cliente y acopladas al repositorio de datos. El servidor de aplicación está adaptado además para proporcionar una interfaz administrativa para ver, editar o suprimir una pluralidad de objetivos de aprendizaje y relaciones entre ellos, herramientas de evaluación de aprendizaje, informes de resultados de aprendizaje e Índices de aprendizaje y el motor de reglas realiza una pluralidad de comprobaciones de coherencia para asegurar la alineación entre las metas de aprendizaje. Se incluyen las herramientas de evaluación del aprendizaje, los
resultados del aprendizaje y los índices de aprendizaje. El servidor de aplicaciones recibe datos de evaluación de aprendizaje y el motor de análisis realiza análisis para generar una pluralidad de índices de aprendizaje.
La invención US20160321939 proporcionan sistemas y técnicas de evaluación y / o aprendizaje personalizados. El sistema puede seleccionar las tareas y el contenido de la tarea para un usuario de acuerdo con el régimen de aprendizaje sugerido por el administrador para el usuario, al mismo tiempo que adapta la selección de tareas y el contenido de la misma según el rendimiento y / o contexto del usuario cuando el usuario no está supervisado por un administrador.
DESCRIPCION DETALLADA DE LA INVENCIÓN
Los detalles característicos de la presente invención, se muestran claramente en la siguiente descripción y en las figuras que se acompañan, las cuales se mencionan a manera de ejemplo, por lo que no deben considerarse como una limitante para dicha invención.
Breve descripción de las figuras:
La figura 1 muestra el diagrama de flujo de interacción del estudiante con la plataforma;
La Figura 2 muestra los elementos que componen el modelo de especificación de trayectorias;
La Figura 3 muestra la estructura de un poliárbol aciclico;
Con respecto a las figuras antes enlistadas, la figura 1 muestra el diagrama de flujo señalando que la interacción del sistema con los estudiantes se realiza a través de una serie de interacciones entre la plataforma y el usuario. La plataforma guía de esta manera una trayectoria escolar personalizada, al evitar que los estudiantes tengan que enfrentarse a conceptos que les resulten muy complicados o que requieran el dominio de conceptos anteriores. Si bien la plataforma restringe las posibles trayectorias de aprendizaje, el sistema de estímulos y recompensas busca guiar en forma inteligente dicha trayectoria y al estudiante le brinda la libertad de tomar decisiones sobre su aprendizaje,
convirtiéndolo en un sujeto activo en la toma de decisión (aunque limitada) sobre su aprendizaje. Este poder de decisión tiene como objetivo el aumentar la autoestima y la motivación del estudiante para utilizar la plataforma. Los elementos que componen el modelo de especificación de trayectorias se encuentra en la figura 2 donde, desde el punto de vista de entornos de aprendizaje, las decisiones se subdividen en 5 acciones: gráfica de conceptos, modelo del estudiante, refuerzo positivo, selección de actividades y dificultad de ejercicios. En la figura 3 se muestra un ejemplo de la estructura de un poliárbol aciclico, donde las relaciones entre las competencias unitarias CU se definen de acuerdo al conocimiento de expertos y a las reglas establecidas por los organismos oficiales educativos.
Claims
1. Un método de ajuste en tiempo real de trayectorias individuales de aprendizaje de las matemáticas a nivel de competencias unitarias implementado en una plataforma educativa con estructura curricular fija de distribución jerárquica de conceptos matemáticos esperados por período y grado escolar, caracterizado por
• Una estructura mallada, como poliárbol acíclico, de competencias matemáticas unitarias relacionadas por conectares de tres tipos: a) jerárquicos fijos entre conceptos matemáticos dentro de calendario escolar; b) jerárquicos flexibles entre conceptos matemáticos fuera de calendario escolar; y c) transversales adaptativos entre temas de aplicación contextúa! de las matemáticas;
• Un diagnóstico que identifica el nivel de suficiencia en el dominio de cada una de las competencias unitarias esperadas para un estudiante, mediante la aplicación de uno o varios operadores de agregación idempotentes con el fin de determinar un subconjunto de competencias unitarias que permita a un estudiante continuar la formación de su secuencia curricular;
• Modelo flexible de ajuste de trayectorias de aprendizaje personalizado basado en la habilitación de nuevos conectores tipo jerárquico flexible o transversal adaptativo, acotado por restricciones establecidas tanto por el modelo jerárquico fijo como por criterios deseables del estudiante;
2. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 1, donde la estructura curricular fija la define una oficina de gobierno que administra y regula las actividades educativas de su comunidad;
3. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 2, donde la forma de distribución de temas se establece mediante relaciones jerárquicas y transversales sobre la estructura de los conceptos;
4. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 3, donde la unidad clave mínima de aprendizaje se denomina competencia matemática
unitaria, asociada con determinados objetos de aprendizaje (OA) y reactivos de evaluación (RE);
5. Ei sistema de conformidad con la reivindicación No. 4, donde las relaciones jerárquicas entre conceptos pueden ser determinadas por a) uno o varios expertos en enseñanza de las matemáticas, y o b) comunidades de usuarios estudiantes de matemáticas;
6. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 5, donde la identificación de las relaciones de dependencia entre conceptos permite desarrollar un modelo de especificación por conocimiento;
7. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 6, donde la condición de no formación de ciclos impide que conceptos más avanzados se utilicen como prerrequisito;
8. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 1 , donde el diagnóstico consiste en una evaluación disenada de tal manera que se estima el nivel de dominio de las competencias unitarias establecidas en el poliárbol aclclico y se identifican aquellas en las cuales el estudiante carece o posee un nivel de dominio suficiente;
9. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 8, donde la selección del subconjunto de conceptos a incluir en la trayectoria de aprendizaje se realiza a través de las reglas establecidas en el poliárbol acíclico;
10. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 9, donde el operador de agregación kiempotente empleado para estimar el nivel de dominio del estudiante en una competencia unitaria resulta de la combinación de uno o más de los siguientes operadores: sumas ponderadas, media ponderada, media geométrica ponderada y/o la media entre el máximo y el mínimo;
11. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 10, donde los conceptos con una estimación de nivel de competencia superior a 0.98 son excluidos del subconjunto de selección al ser conceptos considerados como dominados por el estudiante;
12. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 11, donde los subconjunto* de conceptos a seleccionar son aquellos en los cuales se
estima que el estudiante tiene un nivel de habilidad intermedio (entre 0.1 y 0.98), así como también aquellos, en cuyos prerrequisitos el estudiante tiene un nivel de habilidad superior a 0.6;
13. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 12, donde, cada vez que el estudiante interactúa con la plataforma, el conjunto de conceptos disponibles se modifica;
14. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 13, donde si el nivel de habilidad del estudiante a un concepto se reduce a un valor menor de 0.1 , entonces este concepto y todos aquellos para los que éste es prerrequisito, son elimjnados*del subconjunto de selección, mientras que todos sus prerrequisitos son activados nuevamente, reduciéndose su nivel de habilidad asignado en una proporción de 0.9, de esta manera el estudiante se verá forzado a reforzar los conocimientos requeridos;
15. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 1, donde la flexibilidad del modelo de especificación de conocimiento permite insertar nuevos conceptos, asf como eliminar otros que con el tiempo puedan considerarse innecesarios;
16. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 15, donde para la definición de las trayectorias de aprendizaje se utilizan las relaciones jerárquicas que establecen reglas que permiten reducir el conjunto de conceptos a seleccionar, en relación a criterios institucionales y/o pedagógicos;
17. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 16, donde, una vez evaluado el nivel de habilidad, se le presentan al estudiante los conceptos unitarios que puede seleccionan
18. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 17, donde el estudiante tiene la opción de crear su propia trayectoria, dentro de los límites que permitan que se cumpla con los objetivos de aprendizaje;
19. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 18, donde se limitan los conceptos de manera que la máxima diferencia entre los grados de todos los conceptos del subconjunto sea igual o menor a 2, no se permiten
conceptos de un grado superior hasta no haber completado todos los conceptos del mismo tema en un grado anterior;
20. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 19, donde una vez que el estudiante selecciona un concepto, se utiliza un método orientado a tareas para presentar los OA en función del nivel de habilidad del estudiante, así como su dinámica;
21. El sistema de conformidad con la reivindicación No.20, donde se estimula al estudiante mediante un sistema de recompensas para seleccionar, entre sus opciones, la trayectoria más deseable;
22. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 21, donde la plataforma restringe las posibles trayectorias de aprendizaje, pero el sistema de estímulos y recompensas busca guiar en forma inteligente la determinación de dicha trayectoria brindando al estudiante la libertad de tomar decisiones sobre su aprendizaje, convlrtiéndok) en un sujeto activo en la toma de decisión (aunque limitada) sobre su aprendizaje;
23. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 22, donde el poder de decisión del estudiante tiene como objetivo aumentar la autoestima y motivación para utilizar la plataforma;
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/MX2016/000142 WO2018111065A1 (es) | 2016-12-15 | 2016-12-15 | Modelo para la especificación de trayectorias escolares |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/MX2016/000142 WO2018111065A1 (es) | 2016-12-15 | 2016-12-15 | Modelo para la especificación de trayectorias escolares |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2018111065A1 true WO2018111065A1 (es) | 2018-06-21 |
Family
ID=62559707
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/MX2016/000142 WO2018111065A1 (es) | 2016-12-15 | 2016-12-15 | Modelo para la especificación de trayectorias escolares |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| WO (1) | WO2018111065A1 (es) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| ES2332492A1 (es) * | 2008-05-29 | 2010-02-05 | Iber Band Exchange, S.A. | Plataforma de itinerancia de servicios wireless en redes que utilizan la tecnologia wi-fi (802.11x) y wimax (802.16x). |
| ES2367809T3 (es) * | 2006-04-10 | 2011-11-08 | Trust Integration Services B.V. | Disposición y método para la transmisión segura de datos. |
| ES2562933T3 (es) * | 2002-10-09 | 2016-03-09 | Bodymedia, Inc. | Aparato para detectar, recibir, obtener y presentar información fisiológica y contextual humana |
-
2016
- 2016-12-15 WO PCT/MX2016/000142 patent/WO2018111065A1/es active Application Filing
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| ES2562933T3 (es) * | 2002-10-09 | 2016-03-09 | Bodymedia, Inc. | Aparato para detectar, recibir, obtener y presentar información fisiológica y contextual humana |
| ES2367809T3 (es) * | 2006-04-10 | 2011-11-08 | Trust Integration Services B.V. | Disposición y método para la transmisión segura de datos. |
| ES2332492A1 (es) * | 2008-05-29 | 2010-02-05 | Iber Band Exchange, S.A. | Plataforma de itinerancia de servicios wireless en redes que utilizan la tecnologia wi-fi (802.11x) y wimax (802.16x). |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Taylor et al. | Personalized and adaptive learning | |
| Sottilare | Considerations in the development of an ontology for a generalized intelligent framework for tutoring | |
| Dasuki et al. | Undergraduate students’ failure in programming courses in institutions of higher education in developing countries: A Nigerian perspective | |
| Dai et al. | Design research on learning and thinking in educational settings | |
| Qian et al. | Research on predicting learning achievement in a flipped classroom based on MOOCs by big data analysis | |
| US20130260351A1 (en) | Calendar-driven sequencing of academic lessons | |
| Govender et al. | Technology adoption: A different perspective in a developing country | |
| Nawaz et al. | Users of e-learning in higher education institutions (HEIs): perceptions, styles and attitudes | |
| Machida‐Kosuga | The interaction of efficacy and leadership competency development | |
| Le et al. | Design and implementation of an intelligent tutoring system in the view of learner autonomy | |
| Hnida et al. | Adaptive teaching learning sequence based on instructional design and evolutionary computation | |
| Delahunty et al. | (Re) framing a philosophical and epistemological framework for teaching and learning in STEM: Emerging pedagogies for complexity | |
| Sheehan et al. | pGPA: a personalized grade prediction tool to aid student success | |
| Hase et al. | Heutagogy, work and lifelong learning | |
| Brigui-Chtioui et al. | Multidimensional decision model for classifying learners: the case of massive online open courses (MOOCs) | |
| Bradford et al. | The principal factor: A literature review juxtaposing the roles of elementary school physical education teachers and principals | |
| WO2018111065A1 (es) | Modelo para la especificación de trayectorias escolares | |
| Quinn | Computational thinking guiding change in online education | |
| Siddiquei et al. | The Psychology of E-learning | |
| Shepherd et al. | Revisiting the impact of education philosophies and theories in experiential learning | |
| WO2019125106A1 (es) | Modelo de generación de trayectorias de aprendizaje | |
| Tribus | Some remarks on the improvement of engineering education | |
| Aloka et al. | Self-Regulated Learning and Student Success, Retention, and Engagement in Online Courses | |
| Bhat et al. | Self-Directed Learning, its Implementation, and Challenges: A Review | |
| Arora | How to introduce and integrate creativity |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| 121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 16923713 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
| NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
|
| 122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 16923713 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |