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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 613560 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 613560

Título del libro: 7th Mexican International Conference On Artificial Intelligence - Proceedings Of The Special Session, Micai 2008
Título del capítulo: A neural network may show the best way to learn how to count for students in elementary math courses

Autores UNAM:
JOSE ANTONIO NEME CASTILLO; ADRIAN REFUGIO MUÑOZ SIGUENZA; PEDRO EDUARDO MIRAMONTES VIDAL;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2008

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Palabras clave:

Artificial intelligence; Education computing; Errors; Neural networks; Education planning; Equivalent errors; Introductory courses; Mathematics courses; Multilayer perceptron; Teaching

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Resumen:

Learning how to count in different bases has been seen as a trivial task in almost all introductory mathematics courses. However, the low performance shown by many students, while performing this task, is appalling. This situation has motivated serious research in this matter. In order to study a model of count learning, we analyze the performance of a multilayer perceptron that learns to count in several bases (5, 10, 13, 20, 60). We give evidence that it is not equivalent for the model to learn to count in all base as the errors are not equivalent, biased toward a low error when the task is to learn to count in base 20. When the task is to learn to count in all bases following a given sequence, the model shows non-equivalent errors for some bases. This may shed some light on education planning that can result in better introductory courses.© 2008 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:



ISBN:
9780769534411
Editorial:
IEEE Computer Society

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/MICAI.2008.47