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México
La representación del conocimiento de un estudiante en un área disciplinar juega un rol importante para impulsar sus habilidades. Para apoyar a los involucrados en el ámbito educativo es necesario proporcionarles estrategias de evaluación robustas que faciliten el proceso de enseñanza-aprendizaje. El dominio de un estudiante es determinado por el grado de conocimiento que demuestra, de forma objetiva, sobre los temas incluidos en las diferentes áreas que componen un campo disciplinar. Aunque existe una amplia variedad de técnicas, el grafo de conocimiento en particular está adquiriendo relevancia por el enfoque estructurado y los beneficios que ofrece. Este trabajo propone un método que clasifica y pondera los nodos (temas) de un grafo de conocimiento de un área disciplinar, el cual es analizado mediante un estudio de caso. El método tiene dos enfoques: evitar la evaluación exhaustiva de los nodos y ponderar los nodos con precisión adecuada. Como resultado se obtiene un grafo de conocimiento con sus nodos clasificados y ponderados mediante la aplicación del método propuesto, en el cual 100% de los temas ha sido impactado mediante la evaluación objetiva de 20.8% que representa 10 nodos. Se concluye que el método propuesto tiene potencial para ser utilizado en la representación y la gestión del conocimiento, por lo que es necesario mejorar la iteración de sus fases para condicionar la cantidad de nodos objetivos.
The representing of a student’s knowledge in an academic discipline plays an important role in boosting the student’s skills. To support stakeholders in the educational domain, it is necessary to provide them with robust assessment strategies that facilitate the teaching-learning process. Student´s mastery is determined by the degree of knowledge, which demonstrates objectively, on the topics included in the different areas that make up an academic discipline. Although there is a wide variety of techniques to represent knowledge, particularly Knowledge Graph technique is becoming relevant due to the structured approach and benefits it offers. This paper proposes a method that classifies and weights the nodes (topics) of a Knowledge Graph of a disciplinary area, which is analyzed through a case study. The method has two approaches: avoid exhaustive evaluation of the nodes and weight the nodes with adequate precision. Method´s application is illustrated by a case study. As results, a Knowledge Graph is obtained with its classified and weighted nodes through the application of the proposed method, in which 100% of the topics have been impacted through the objective evaluation of 20.8% representing 10 nodes. It is concluded that the proposed method has potential to be used in the representation and management of knowledge, being necessary to improve phases’ iteration to condition number of objective nodes.
