A Diversity-Enhanced Genetic Algorithm to Characterize the Questions of a Competitive e-Learning System

Verdú, Elena; Verdú, María Jesús; Regueras, Luisa M.; Castro, Juan Pablo de

doi:10.1109/icalt.2010.15

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“…Esta solución ha sido publicada parcialmente en (E. Verdú, L.M. Regueras, et al 2010) (E. Verdú, M. J. Verdú, et al 2010).…”

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Contribución a la Aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial para el diseño efectivo de Sistemas Adaptativos de Aprendizaje Competitivo

Pérez¹

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Esta tesis doctoral se la dedico a mi familia, especialmente a mis padres porque sin su inestimable ayuda y su apoyo incondicional no hubiera podido realizar este trabajo, y a mis hijas Diana y Elena, que, sin saberlo, han sido mi fuente de energía y mi inyección de voluntad. Además, quería agradecer a mis compañeros y amigos María Jesús, Luisa y Juan Pablo, por su apoyo, consejos, y ayuda durante el desarrollo de esta tesis. Por último, quería también dar las gracias a todos los profesores y compañeros que de una manera u otra me han ayudado en el desarrollo

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“…Esta solución ha sido publicada parcialmente en (E. Verdú, L.M. Regueras, et al 2010) (E. Verdú, M. J. Verdú, et al 2010).…”

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Pérez¹

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A genetic fuzzy expert system for automatic question classification in a competitive learning environment

Verdú¹,

Verdú²,

Regueras³

et al. 2012

Expert Systems with Applications

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Selection and Composition of Personalization Parameters in Cloud

Ghallabi

Essalmi

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et al. 2016

2016 IEEE 16th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT)

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A Diversity-Enhanced Genetic Algorithm to Characterize the Questions of a Competitive e-Learning System

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Contribución a la Aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial para el diseño efectivo de Sistemas Adaptativos de Aprendizaje Competitivo

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