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Es fundamental para las Instituciones de Educación Superior mejorar el nivel de aprovechamiento académico de sus estudiantes ofreciéndoles atención y servicios de apoyo. En el Instituto Tecnológico de Tlalnepantla, México, se han implantado programas de atención personalizada preparando tutores académicos. Hasta el momento, un problema sin una solución total es la correcta identificación del estilo de aprendizaje de cada estudiante. En este artículo, se presenta un modelo que utiliza un mecanismo de inferencia difuso para clasificar los diferentes estilos de aprendizaje de acuerdo con el test de Honey-Alonso. La clasificación obtenida es con la intención de contribuir al programa de tutorías de los alumnos, y asistir a los tutores en la toma de decisiones para definir estrategias de aprendizaje con base en el estilo identificado, dando seguimiento a cada estudiante, desde su ingreso hasta la conclusión de su carrera profesional. Palabras clave: modelo difuso, estilos de aprendizaje, test Honey-Alonso, clasificación. Fuzzy Inference Model for Classification of Learning Styles Based on the Honey-Alonso Test Abstract. For Higher Education Institutions is fundamental to improve their students' academic achievement level by offering them attention and support services. At the Technological Institute of Tlalnepantla, Mexico, programs of personalized attention preparing academic tutors have been implanted. So far, a problem without a total 41

El proceso de granallado o shot peening se emplea rutinariamente para incrementar la resistencia a la fatiga de componentes y estructuras. Los efectos que se producen en la superficie del material tratado son esfuerzos compresivos residuales, rugosidad superficial y endurecimiento por deformación, los cuales dependen de la correcta elección de los parámetros de procesamiento. En esta investigación se aplica el método de lógica difusa para determinar la mejor combinación de factores de control que inciden en las respuestas multi-objetivo de una aleación de aluminio 2024-T351 (AA) tratada con shot peening. Los factores de control de entrada son el tipo de bolilla (shot), la cobertura y el ángulo de incidencia. Para fines estadísticos, los parámetros experimentales se trabajaron utilizando un arreglo fraccional ortogonal L16. Las tres propiedades que se determinaron en forma experimental directamente sobre AA tratada son las entradas para el sistema de inferencia difuso y la salida es el índice de respuesta (IR). Se realizó una comparación del IR entre las condiciones de tratamiento inicial con las óptimas, resultando una mejora en la resistencia a la fatiga.

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