In this paper, a new method for solving classification problems based on prototypes is proposed. When using similarity relations for granulation of a universe, similarity classes are generated, and a prototype is constructed for each similarity class. Experimental results show that the proposed method has higher classification accuracy and a satisfactory reduction coefficient compared to other well-known methods, proving to be statistically superior in terms of classification's precision.

No abstract

Este trabajo tiene como objetivo proporcionar una síntesis del estado del conocimiento sobre el diagnóstico académico en la gestión del Colectivo de profesores universitario con el uso de la Inteligencia Artificial, al cual denominaremos Diagnóstico Inteligente, para proponer los procesos que lo deben caracterizar de modo que favorezca la atención personalizada del estudiante en el proceso docente-educativo. El método utilizado fue la revisión sistemática a través del protocolo PRISMA. Como resultado se concluyó que los procesos que intervienen en este tipo de diagnóstico son: a) Representación del conocimiento sobre el estudiante, b) Predicción académica-inteligente y c) Valoración sobre toma de decisiones colegiadas para su atención personalizada en el proceso docente-educativo, en un contexto histórico cultural determinado. Se precisó, además, que su implementación debe contribuir a la sostenibilidad formativa del Colectivo de profesores universitario.