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La Lógica Difusa como herramienta de evaluación en el Sector Universitario

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Abstract

p>Este artículo presenta los avances parciales de una investigación sobre la aplicación de la Lógica Difusa en la valoración actitudinal en estudiantes universitarios. Circunscrita en el Paradigma Mixto, utiliza la Teoría Fundamentada, grupos de discusión y entrevistas, además de técnicas, instrumentos y procedimientos difusos, para generar, desde la perspectiva de una muestra intencional de dieciséis profesores expertos de la Universidad Politécnica Territorial “José Félix Ribas”, en Barinas, Venezuela, una aproximación a la valoración actitudinal que se realiza en este contexto. Los principales resultados hasta el momento, consisten en la definición de las actitudes relevantes del proceso de evaluación, su ponderación relativa y la escala difusa a utilizar en dicha valoración.</p
Alteridad. Revista de Educación
p-ISSN:1390-325X / e-ISSN:1390-8642
DOI: 10.17163/alt.v10n2.2015.01
Vol. 10, No. 2, julio-diciembre 2015, pp. 132-145
La Lógica Difusa como herramienta
de evaluación en el sector universitario
Fuzzy Logic as an evaluation
tool in the university sector
Boris Asdrúbal Arroyo
Universidad Politécnica Territorial “José Félix Ribas”
arrobor@gmail.com
Nancy Teresa Antolínez
Universidad Politécnica Territorial “José Félix Ribas”
nancyter@gmail.com
Recibido: 22 de junio de 2015 / Aceptado: 2 de diciembre de 2015
Resumen
Este artículo presenta los avances parciales
de una investigación sobre la aplicación de la Lógica
Difusa en la valoración actitudinal en estudiantes
universitarios. Circunscrita en el Paradigma Mixto,
utiliza la Teoría Fundamentada, grupos de discusión y
entrevistas, además de técnicas, instrumentos y proce-
dimientos difusos, para generar, desde la perspectiva
de una muestra intencional de dieciséis profesores
expertos de la Universidad Politécnica Territorial “José
Félix Ribas”, en Barinas, Venezuela, una aproximación a
la valoración actitudinal que se realiza en este contexto.
Los principales resultados hasta el momento, consisten
en la definición de las actitudes relevantes del proceso
de evaluación, su ponderación relativa y la escala difusa
a utilizar en dicha valoración.
Palabras clave: Educación universitaria, lógica
difusa, evaluación del estudiante, valores sociales, acti-
tudes, evaluación actitudinal.
Abstract
This paper presents the partial advances of a
research about the application of fuzzy logic in the
attitudinal evaluation in university students. It is circum-
scribed in the Mixed Paradigm. It uses the Grounded
Theory, focus groups and interviews, in addition to
techniques, instruments and fuzzy procedures, to gen-
erate, from the perspective of a purposive sample of
sixteen expert professors of the Territorial Polytechnic
University “José Félix Ribas”, in Barinas state, Venezuela,
an approach to the attitudinal assessment that is real-
ized in this context. The main results so far, include the
definition of relevant attitudes of the evaluation pro-
cess, their relative weighting and the fuzzy scale to be
used in the above mentioned assessment.
Keywords: Higher education, Fuzzy Logic, stu-
dent evaluation, social values, attitudes, attitudinal
assessment.
Forma sugerida de citar: Arroyo, Boris, & Antolínez, Nancy (2015). La Lógica Difusa como herramienta de evaluación en
el sector universitario. Alteridad, 10(2), pp. 132-145.
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Alteridad. Revista de Educación, 10(2), pp. 132-145.
Introducción
En América Latina los sistemas de educación uni-
versitaria han venido enfrentando cambios signi-
ficativos debido a múltiples causas. Entre otras:
la globalización y el avance de las tecnologías de
información y comunicación, que traen consi-
go la diversificación de las ofertas de estudio; el
incremento en el acceso a las universidades para
las minorías como las etnias indígenas y perso-
nas con discapacidad que tradicionalmente eran
excluidas; y también, las exigencias de la socie-
dad del conocimiento, como la educación para
toda la vida y la formación con responsabilidad
social. Ello ha obligado a los organismos guber-
namentales, a tener que involucrarse con mayor
compromiso en los procesos tendentes a garanti-
zar la acreditación de la calidad universitaria, tra-
bajando mancomunadamente con instituciones
internacionales y empresas del sector privado, a lo
cual se ha denotado como la Tercera Reforma de
la Educación Superior (UNESCO-IESALC, 2006).
En opinión de Pedro Guajardo, director
del Instituto Internacional para la Educación
Superior en América Latina y El Caribe: IESALC,
la reforma representa, para la región, enfren-
tar varios desafíos (UNESCO-IESALC, 2014). El
desafío de la equidad y la inclusión, garantizando
sin segregaciones el acceso, la permanencia y el
logro académico universitario a todos los ciuda-
danos; el desafío de la regulación, posibilitando la
convivencia pública-privada en la evaluación de
procesos y resultados, que orienten la búsqueda
de la excelencia; el desafío del financiamiento,
replanteando la educación como componente
prioritario de la inversión social; y el desafío de la
institucionalidad y la organización, destacando el
desarrollo a partir de la cooperación entre orga-
nismos, que dé cabida a todas las manifestaciones
intermediarias ante el gobierno.
Estos desafíos plantean en consecuencia,
mayores exigencias en relación con los estándares
de calidad que son considerados en los procesos
de evaluación, ya sea ésta de índole institucional,
como es el caso de las políticas, de los procesos
administrativos o de la pertinencia social de las
universidades; o si se tratase de valorar el desem-
peño de su personal docente o de los estudiantes
universitarios, entre otros aspectos.
En este orden de ideas, los cambios en
materia de regulación educativa han impulsado
la búsqueda de criterios e instrumentos novedo-
sos para evaluar la calidad de las universidades,
donde se propicie el concurso de las experiencias
y pareceres del mayor número posible de actores
involucrados. Valorar las distintas opiniones y
desarrollar un constructo consensuado al respec-
to, implica innovar con mecanismos de negocia-
ción que resulten eficaces y a su vez sean confia-
bles para los colectivos. En otras palabras se debe
partir de la propia evaluación de las estrategias,
técnicas e instrumentos de valoración que sean
utilizados.
Sin embargo, es tal la complejidad implí-
cita, que al revisar los resultados de las distin-
tas iniciativas regionales apenas se han logra-
do avances en cuanto a políticas y directrices
generales. En este sentido, Ramos y Henríquez
(2014), mencionan las reuniones en los Espacios
de Encuentros Latinoamericano y Caribeño de
Educación Superior: –ENLACES– en las cuales se
manifiesta la importancia de potenciar la equidad,
calidad y pertinencia de los entes educativos uni-
versitarios para promover un desarrollo sostenible
de la humanidad, estableciendo de forma precisa
la responsabilidad que tienen los gobiernos al
considerar a la educación superior como un bien
público. Además, las mismas concretan la necesi-
dad que tienen las universidades de colaborar con
la formación de ciudadanos con un pensamiento
crítico, socialmente activos, comprometidos con
el desarrollo sustentable de las naciones, defenso-
res de los derechos humanos y responsables de la
preservación ambiental en todos sus ámbitos.
Estas exigencias requieren de una reformu-
lación en las estrategias utilizadas en el intercam-
bio de saberes dentro de las universidades, pero
además implican el rediseño de instrumentos
que permitan evaluar el avance de los estudiantes
respecto a las competencias para el desarrollo
Boris Asdrúbal Arroyo / Nancy Teresa Antolínez
134 © 2015, Universidad Politécnica Salesiana, Ecuador.
sustentable. Es una labor que debe ser desarrolla-
da con paciencia, empatía y tolerancia, pues debe
partir por intentar el consenso entre profesores y
estudiantes sobre criterios de evaluación y ponde-
ración de los mismos.
La definición de actitudes y valores, por su
propia naturaleza, implica una gran carga subje-
tiva de los entes evaluadores. Igual que muchos
conceptos en el contexto de evaluación univer-
sitaria (pertinencia social de las universidades,
políticas de inclusión, valoración del desempeño
docente, calidad de la educación, entre otros), son
considerados constructos de difícil valoración,
pues resultan intangibles y dependientes de la
interpretación humana, aspecto que agrega ambi-
güedad o vaguedad a la evaluación porque hace
que sea función de las vivencias particulares.
El que existan conceptos ambiguos no es el
único problema que se presenta al evaluar cons-
tructos educativos, también en muchas ocasiones
deben tomarse decisiones sobre tópicos de los
cuales se posee poca o ninguna información. Por
otra parte los instrumentos de evaluación en estos
casos, presentan una precisión insuficiente. En
tales situaciones los seres humanos prefieren la
apreciación aproximada mediante etiquetas cua-
litativas lingüísticas. Estas etiquetas; tales como
“bueno, “adecuado, “inconveniente, “desacerta-
do, “más o menos”, “regular” entre otras, intro-
ducen variaciones conceptuales de un contexto
social a otro, e incluso entre individuos dentro de
una misma comunidad.
Cuando se da el caso de vaguedad, impre-
cisión y/o falta de datos, se dice que hay incerti-
dumbre. En estas ocasiones las técnicas e instru-
mentos propuestos por la Lógica Difusa (LD),
han resultado más eficientes que las utilizadas
por la lógica tradicional, aristotélica o binaria, es
por ello que en presencia de fenómenos inciertos
se han venido empleando métodos difusos (Ma y
Zhou, 2000; Nykänen, 2006; Huapaya, Lizarralde
y Arona, 2012; Briceño, Arandes, y Zerpa, 2011;
Payán y Luhrs, 2013).
En el contexto venezolano la incertidumbre
está presente en muchas situaciones políticas, eco-
nómicas y sociales. El sector educativo no esca-
pa a ello, particularmente en las universidades.
Por mencionar uno de los problemas, el otrora
Ministerio del Poder Popular para la Educación
Universitaria: MPPEU (ahora también para la
Ciencia y la Tecnología: MPPEUCT) insta a la for-
mación de valores en los estudiantes, sin embargo
no especifica técnicas ni instrumentos a utilizar y
tampoco existe experiencia en el país al respecto,
lo cual ha propiciado la incertidumbre entre los
docentes universitarios al momento de llevar a
la práctica esta directriz nacional (Arroyo, 2013).
En consecuencia, este artículo analiza la
posibilidad de aplicar la LD como método alter-
nativo en la evaluación de constructos educativos,
específicamente en el contexto universitario. Para
su mejor entendimiento se describen resultados
parciales de una investigación con mayor alcance,
que se lleva a cabo para la Universidad Politécnica
Territorial “José Félix Ribas” (UPTJFR), del Estado
Barinas en Venezuela, cuyo propósito es la crea-
ción de un Sistema Difuso para la Valoración del
Componente actitudinal de los Estudiantes.
Metodología
La mencionada investigación valida el uso de la
LD como herramienta para la evaluación de acti-
tudes en estudiantes universitarios, y posibilita la
generación de un Sistema Difuso que pueda ser
aplicado de forma general, independientemente
de los constructos educativos que se deseen eva-
luar. Esto la ubicaría, según los teóricos al respec-
to, dentro del primer paradigma en investigación
educativa, es decir el Paradigma Positivista o
Cuantitativo (Hernández, Fernández, y Baptista,
2010; Nieto y Rodríguez, 2009), pues se vislum-
bra un interés en predecir o controlar cualquier
proceso de evaluación. Sin embargo, la evaluación
de constructos (como son los valores y actitudes)
no puede ser apreciada en toda su magnitud uti-
lizando métodos cuantitativos tradicionales, en
su lugar se recomienda, entre otras estrategias, la
triangulación de métodos; por ejemplo comple-
mentar el empleo de escalas de actitud con técni-
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cas cualitativas como la observación sistemática
y/o la aplicación de sesiones en profundidad.
Por otra parte la posición epistemológica
asumida es que la realidad es una construcción
histórica social del ser humano, por tanto es diná-
mica y situacional. Los individuos interpretan de
diversas formas los fenómenos que los rodean,
dependiendo de sus estructuras cognitivas for-
jadas a partir de las propias vivencias. Por tanto,
el componente axiológico de quien investiga;
sus creencias, opiniones y sentimientos, influyen
directamente en la representación que haga sobre
la realidad, lo que conduce a concluir que no
existen interpretaciones totalmente objetivas y
ontológicamente el investigador no puede adoptar
una actitud externa al objeto en estudio (posición
opuesta al fundamento filosófico del Positivismo).
Todas estas razones conducen a la utili-
zación de la complementariedad de métodos,
ubicándose la investigación dentro del Paradigma
Mixto (Creswell, 2013), siendo empleado el dise-
ño exploratorio secuencial: DEXPLOS, en su
modalidad derivativa, ya que en ésta “… la reco-
lección y el análisis de los datos cuantitativos se
construyen sobre la base de los resultados cuali-
tativos” (Hernández et al., 2010, p. 564), adaptán-
dose al propósito planteado, porque para diseñar
un Sistema Difuso que sirva en la valoración de
actitudes de los estudiantes, debe analizarse pre-
viamente lo que esto significa para los profesores,
a partir de un proceso hermenéutico colectivo
dentro del contexto particular.
En este sentido se ha logrado, hasta el
momento, concluir con la fase cualitativa de la
investigación y un avance modesto en la fase
cuantitativa. En la primera etapa, se emplearon
como métodos el Análisis de Documentos y la
Teoría Fundamentada: TF (Hernández et al., 2010;
Trinidad, Carrero y Soriano, 2006; Strauss y Corbin,
2002), utilizándose entrevistas semiestructuradas,
sesiones de grupos de discusión, muestreo teórico
y saturación de la muestra (conceptos básicos de la
TF), lo cual determinó el número de participantes
de la fase en veintiún (21) profesores de ochenta
y dos (82) que conformaban la población para el
momento en la UPTJFR, todos ellos seleccionados
intencionalmente por su comprobada experiencia
dentro de la institución en la valoración del com-
ponente actitudinal de los estudiantes. Respecto a
la parte cuantitativa, han sido empleadas técnicas
e instrumentos propios de la LD, utilizándose la
opinión de dieciséis (16) profesores considerados
los idóneos por poseer el mayor criterio de autori-
dad en la materia, siendo ésta una de las estrategias
sugeridas por la LD (la opinión de expertos).
Cabe mencionar que el rigor científico de
la fase cualitativa, queda determinado por la apli-
cación de triangulación de investigadores, ya que
interactuaron dos investigadores en la interpre-
tación de los datos habiendo obtenido resultados
similares; el uso de triangulación de técnicas e
instrumentos (revisión de documentos, grupos
de discusión y entrevistas semiestructuradas) y la
triangulación de tiempo, ya que los instrumentos
fueron aplicados en fechas distantes. Además, los
datos originales se conservan en resguardo de la
Coordinación Académica de los investigadores, a
disposición de posteriores verificaciones o análisis
en caso de requerirse. Por su parte los instrumen-
tos utilizados hasta ahora en la fase cuantitativa,
han sido validados suficientemente a nivel inter-
nacional en anteriores investigaciones (por ejem-
plo: Huapaya, Lizarralde y Arona, 2012; Briceño,
Arandes, y Zerpa, 2011; Payán y Luhrs, 2013).
Concretamente los pasos metodológicos
realizados en la investigación hasta el momento
son los siguientes:
1. Caracterización del proceso de evaluación actitu-
dinal en estudiantes de la UPTJFR (a partir de 3
grupos de discusión y 7 entrevistas semiestruc-
turadas, en un total de 21 profesores)
2. Definición de la ponderación de cada actitud
dentro de la evaluación del componente acti-
tudinal (usando Relaciones de Preferencias
Multiplicativas), desde la percepción de 16
profesores expertos.
3. Determinación de la Escala Difusa de
Evaluación de Actitudes (aplicando los proce-
sos de expertizaje y contraexpertizaje, por los
mismos profesores expertos del segundo paso).
Boris Asdrúbal Arroyo / Nancy Teresa Antolínez
136 © 2015, Universidad Politécnica Salesiana, Ecuador.
Está planificado además: la definición de
Reglas de Inferencia Difusa, la elaboración de
instrumentos de acopio de calificaciones actitudi-
nales de los estudiantes, la automatización de los
cálculos difusos para la obtención de calificacio-
nes definitivas, y el diseño de instrumentos para
validar el proceso de evaluación difusa una vez
ejecutado. Todos estos términos y procesos pro-
pios de la LD, son descritos a continuación.
Acerca de la Lógica Difusa
La LD, cuya creación se atribuye al azerbaiyano
Lotfi Zadeh en la década de los años sesenta del
pasado siglo (Zadeh, 1965), ha sido desarrollada
básicamente en distintas prácticas disciplinares,
especialmente en las relacionadas con control de
procesos industriales, el sector de la computación
y numerosas aplicaciones en la economía (Ross,
2010; Pérez y León, 2007). Como ejemplos de su
uso en el área de la evaluación pueden referirse
entre otros: El estudio de Payán y Luhrs (2013),
que produjo un modelo de inferencia difusa
para el análisis de programas sociales; Manjarrés,
Castell y Luna (2013), quienes diseñaron una
evaluación de las competencias más comunes
relacionadas con determinado tipo de emplea-
dos, aplicando la LD en el análisis de resultados;
y la investigación de Huapaya, Lizarralde y Arona
(2012), que plantea una metodología alternativa a
los procedimientos estadísticos tradicionales, para
diagnosticar estudiantes en Ingeniería con conoci-
mientos insuficientes al nivel de aprobación.
Esta teoría se fundamenta en los conjuntos
de números difusos o borrosos, que denotan en
esencia grupos de elementos que pertenecen con
intensidades o grados diversos a una cierta cate-
goría. Posibilita la existencia de múltiples niveles
entre los valores extremos de cada intervalo,
incluso con la oportunidad de establecer referen-
cias de parecido entre los límites y sus matices
internos (Pérez y León, 2007; Klir y Yuan, 1995).
Lo anterior contrasta con el mundo ideal
planteado por la Lógica Clásica (LC), que se basa
en la pertenencia o no de los elementos a cada
categoría. Por consiguiente, la LD tiene un mayor
parecido con la realidad de los fenómenos socia-
les, donde se emplean expresiones cuyas fronteras
no están definidas nítidamente, como en el caso
de los términos: familiar, rápidamente, aproxima-
do, antiguo, novato, cálido, experimentado, fugaz,
fuerte, sumiso, autoritario,…, posibilitando la
clasificación de un objeto o fenómeno en varias
categorías conceptuales al mismo tiempo, según
sea la escala que utilice quien emita el juicio.
Las Funciones de Pertenencia
Una de tantas alternativas para representar los
conjuntos difusos es por medio de una Función de
Membresía o Pertenencia (µ).
Figura 1. Ejemplo de Función de Pertenencia
Conjuntos Difusos
Valores
Lingüísticos
Variable
Lingüística
Responsabilidad
Universo del Discurso
Poco
Responsable
Regular-
mente
Responsable
Altamente
Responsable
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1
0.5
µ(x)
Fuente: Adaptado de Shinghal (2013) y Ross (2010).
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En esta representación (Figura 1), el con-
cepto que se califica de manera difusa es la varia-
ble lingüística, mientras que los diferentes valores
que toma o le son asociados constituyen los valores
lingüísticos. Adicionalmente, cada valor lingüísti-
co es a su vez otro conjunto difuso, y al rango de
valores que puede tomar la variable lingüística se
le conoce con el nombre de Universo del Discurso,
Conjunto Universal o simplemente Dominio (U).
La Función de Pertenencia (µ) asigna a cada
elemento de U un grado de membresía o perte-
nencia con el conjunto difuso, el cual siempre se
encuentra en el intervalo [0, 1]; si toma el valor
uno (1), significa que cumple totalmente con la
condición o característica del conjunto difuso,
mientras un valor de cero (0) equivaldría a decir
que el elemento no cumple esa condición.
La diferencia entre la LD y la LC estriba en
que la primera puede establecer grados de perte-
nencia a un elemento del conjunto, lo cual implica
la validez de pertenencia parcial (valoraciones entre
0 y 1), mientras que en la segunda esto es imposi-
ble, ya que la LC solo permite la pertenencia (valor
1) o exclusión (valor 0) total a cada categoría.
En cuanto a las características de las fun-
ciones de pertenencia, las hay de formas variadas.
La Figura 1, ilustra las que fueron empleadas
en la investigación que origina este artículo;
de izquierda a derecha, funciones denominadas
Ele (L), Trapezoidal y Gamma (Γ). Sin embargo
la literatura (Shinghal, 2013 y Ross 2010, entre
otros) describe tipos adicionales de funciones de
pertenencia tales como la triangular y en forma de
campana (Gauss).
Creación de Funciones
de Pertenencia a partir
de expertos
Existen muchas formas de obtener la
Función de Pertenencia de un conjunto difuso. La
usada en esta investigación es el método basado
en expertizaje y contraexpertizaje, que son herra-
mientas que permiten valorar las opiniones de
distintos expertos sobre una cuestión determina-
da (Kaufmann y Gil, 1993).
El expertizaje consiste en recabar las opi-
niones expertas sobre el objeto de estudio, y luego
establecer una banda global que agrupa todos los
valores límites dados por los expertos para cada
categoría difusa. En el caso particular, a partir del
parecer de los docentes expertos de la UPTJFR
sobre la valoración de actitudes (de los grupos de
discusión y entrevistas), surgieron las categorías
Crítica, Moderada, Regular, Buena y Excelente, las
que posteriormente serán detalladas.
Una vez establecidas las bandas globales
de variación de cada categoría por el expertizaje,
se aplica el proceso de contraexpertizaje prefe-
riblemente a expertos distintos de los que par-
ticipan inicialmente. Ello finaliza con una tabla
de frecuencias relativas denominada expertón, a
partir de la cual se redefinen los límites de cada
categoría, reduciendo la amplitud de las bandas y
aumentando la calidad de las funciones (para pro-
fundizar el tema se recomienda revisar Kaufmann
y Gil, 1993; y Briceño, Arandes, y Zerpa, 2011).
Toma de decisiones en grupo
usando técnicas difusas
La toma de decisiones es un proceso cognitivo
mediante el cual a partir de un grupo o conjunto de
alternativas se selecciona la mejor de éstas bajo un
criterio específico. En la UPTJFR, la ponderación de
las valoraciones de actitudes sobre el componente
actitudinal y la selección de estrategias, técnicas e
instrumentos que se empleen al respecto, son pro-
cesos individuales de toma de decisiones, pues cada
docente decide qué hacer dentro de las Unidades
Curriculares en las cuales comparte conocimientos.
Sin embargo, al momento de analizar la situación del
desempeño estudiantil (Arroyo, 2013), se transfor-
ma en un proceso colectivo de toma de decisiones
dentro de los Consejos de Integración y Vinculación
Social Pedagógicos (CIVSP), pues el análisis es
efectuado mancomunadamente entre los distintos
docentes que intercambian conocimientos con cada
estudiante.
Boris Asdrúbal Arroyo / Nancy Teresa Antolínez
138 © 2015, Universidad Politécnica Salesiana, Ecuador.
Por ser estos procesos altamente subjetivos,
pues involucran juicios de valor fundamentados
en la experiencia de los docentes con sus discentes
durante cada tramo académico, pueden ser consi-
derados de naturaleza incierta, vaga o difusa y es
conveniente utilizar los métodos sugeridos por la
LD para la toma de decisiones en grupo.
En tal sentido, Burgos (2006), señala como
forma de expresión de las ideas u opiniones de
cada individuo, las posibilidades siguientes:
1. Hacer uso de un Vector Ordenado de
Alternativas. Aquí cada experto , de acuer-
do con sus preferencias, provee un conjunto
ordenado de las alternativas de la forma
= , donde cons-
tituye una permutación sobre las n alternativas
para ese experto; a menor posición de una
alternativa en el orden de preferencia, mayor
la satisfacción del experto por esa opción.
2. Por medio de un Vector de Utilidad. En este
caso cada experto asocia una utilidad o
beneficio potencial a cada una de las n alter-
nativas en la forma
, donde los valores de utilidad son
directamente proporcionales a la satisfacción
percibida al seleccionar las alternativas.
3. Empleando Relaciones de Preferencia Difusas.
Una relación de preferencias difusa P sobre el
conjunto de alternativas X es un conjunto difu-
so definido sobre el conjunto producto X x X,
es decir que puede ser representado mediante
una Función de Pertenencia µP: X x X → [0, 1].
Cuando el cardinal de X es pequeño, la rela-
ción de preferencias difusa puede ser arreglada
convenientemente en una matriz
, siendo ;
cada es el grado o intensidad de preferen-
cia de la alternativa sobre . Los mismos
cumplen las reglas siguientes:
, indica que la alternativa es abso-
lutamente preferida a .
, indica que la alternativa es prefe-
rida a .
, indica indiferencia entre las alternati-
vas .
4. Utilizando Relaciones de Preferencia
Multiplicativas. Por esta vía, las preferencias
en el conjunto de alternativas X de un exper-
to, son descritas por una relación de prefe-
rencias positiva; , donde
puede ser interpretado como la cantidad de
veces que el experto considera a la alterna-
tiva tan buena como la alternativa . Los
valores que pueden tomar cada estarán
referidos a una escala de tipo ordinal. Una
de las más utilizadas es la Escala Endecadaria
(Tabla 1).
Tabla 1. Escala Endecadaria de Proceso Analítico Jerárquico
Intensidad de
Importancia Definición Explicación
1 Importancia igual Las alternativas contribuyen en igual intensidad
3 Importancia moderada El juicio y experiencia favorecen ligeramente una alternativa sobre otra
5 Importancia fuerte El juicio y experiencia favorecen fuertemente una alternativa sobre la otra
7Importancia muy fuerte o
importancia desmostrada
Una alternativa es favorecida muy fuertemente sobre la otra. En la prácti-
ca se puede demostrar su dominio
9 Importancia extrema La evidencia favorece en la más alta medida a una alternativa frente a
la otra
2, 4, 6, 8 Transición entre dos esca-
las adyacentes Existe compromiso entre dos niveles continuos de importancia
Fuente: Adaptado de Saaty y Vargas (2012).
La Lógica Difusa como herramienta de evaluación en el sector universitario
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Alteridad. Revista de Educación, 10(2), pp. 132-145.
En esta investigación, para expresar la valo-
ración que dan los docentes de la UPTJFR a
las actitudes que evalúan en sus estudiantes, se
empleó una Relación de Preferencia Multiplicativa,
porque parte desde la comparación de pares
de alternativas, lo que resulta más fácil para los
docentes al momento de llevar a la práctica. Luego
para determinar la ponderación que dan éstos
a cada actitud, se efectúan los pasos siguientes
(Teknomo, 2006):
1. Se normaliza la matriz dividiendo cada
uno de sus elementos por la sumatoria de
todos los elementos de la columna que lo
contiene.
2. Se determina el auto-vector o vector de prio-
ridad del experto , calculando el
promedio aritmético de cada fila de la matriz
normalizada. Cada promedio así calculado
corresponde a la ponderación, respecto al
criterio utilizado, de la alternativa asociada
previamente con la fila de la matriz.
3. Se calcula el máximo auto-valor
sumando los productos de cada elemento del
auto-vector por el total de cada columna
de la matriz (la original, aún no normali-
zada).
4. Se halla el Índice de Consistencia apli-
cando la fórmula siguiente:
, donde n es el número de opcio-
nes o alternativas.
5. Se determina la Tasa de Consistencia por
sus siglas del término en inglés; Consistency
Rate), para lo cual se aplica la fórmula siguien-
te: . Si el resulta menor
que 0,01 (10%) se considera que las decisiones
tomadas por el experto son consistentes.
El RI es el Índice de Consistencia Aleatorio
(Random Consistency Index), el cual es un valor
fijo que depende del número de alternativas a
comparar (número cardinal de X: n), calculado a
partir de múltiples iteraciones aleatorias para
. Existen muchos investigadores que han creado
tablas al respecto, pero en el caso particular se
usaron los valores mostrados en la Tabla 2 (suge-
rida para n ≤ 10).
Tabla 2. Índices de Consistencia Aleatoria
n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
RI 0 0 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49
Fuente: Adaptado de Saaty y Vargas (2012).
Sean pues t decisores en el proceso eva-
luativo denotados como ;
el vector de ponderaciones de los n criterios W =
; el vector de ponderaciones
o importancia que tiene cada decisor
; y el vector de valoración que da cada
uno de ellos a los n criterios
obedeciendo una relación difusa de k catego-
rías en un Universo U. Por tanto la evaluación de
todos los decisores respecto a los n criterios puede
ser expresada como una matriz y
Luego el vector evaluación resultante
(por cada criterio difuso) puede ser obtenido así:
Donde cada m’ es calculado como el pro-
ducto cartesiano del vector R y la matriz M, uti-
lizando el producto y suma algebraicas normales
(de la LC). Luego cada vector de evaluación (por
cada criterio evaluado) se transforma usando la
escala difusa, calculando por elemento el grado de
pertenencia a cada una de las categorías de la esca-
la. Obteniéndose entonces una matriz resultante
de gradaciones de pertenencia de los n criterios
a las k categorías difusas de la escala (matriz C).
La calificación definitiva de cada elemento,
puede obtenerse por diversos métodos de la LD,
sin embargo se utilizó el sugerido por Ma y Zhou
(2000) consistente en calcular el máximo de los
valores de pertenencia de las categorías difusas,
debido a su simplicidad sin menoscabo de perder
precisión, pues lo que se busca es esencialmente
evaluar basándose en la incertidumbre.
Boris Asdrúbal Arroyo / Nancy Teresa Antolínez
140 © 2015, Universidad Politécnica Salesiana, Ecuador.
Este método aplica la composición difusa
del vector de ponderaciones de los criterios (W)
con la matriz de gradaciones de pertenencia (C),
usando la fórmula siguiente:
Donde cada
, empleando los ope-
radores de Producto Difuso Algebraico y Suma
Difusa Acotada (Ma y Zouh, 2000). De acuerdo
con la clasificación difusa (Klir y Yuan, 1995)
significa que la calificación definitiva para cada
elemento es , siendo
max el operador que devuelve el valor máximo
de varios valores difusos. Obtener este valor “y
es lo que se denomina defusificación, que no es
otra cosa que transformar un valor difuso en su
correspondiente valor nítido.
Resultados
Como se explicó al inicio, la investigación aún
está en desarrollo. Sin embargo se ha obtenido
un avance importante en el proceso investigativo,
si se considera el hecho de que los procesos que
aún faltan por definir dependen de la elaboración
de la escala difusa y de la ponderación difusa de
las actitudes, ambos objetivos ya conseguidos. Por
otra parte se ratifica que la fase cualitativa ya cul-
minó y que aproximadamente se ha desarrollado
la mitad de lo planificado para la fase cuantitativa.
De la interpretación de datos en la primera
fase, se confirma que no existen directrices nacio-
nales específicas sobre técnicas e instrumentos
para evaluar el componente actitudinal en estu-
diantes universitarios. Esto influye en que aunque
algunos docentes participantes consideran que el
componente actitudinal si es relevante, al momen-
to de evaluarlo no se registra ninguna evidencia
relacionada con el mismo.
Respecto a las estrategias que emplean para
desarrollar el componente actitudinal en los estu-
diantes, los veintiún (21) docentes participantes
hicieron referencia principalmente a la produc-
ción de portafolios estudiantiles, las visitas técni-
cas a empresas del sector productivo local y nacio-
nal, la elaboración de proyectos comunitarios en
equipo, el desarrollo de talleres y la realización de
prácticas de laboratorio.
Estas estrategias coinciden con aquellas que
señalan muchos autores (Villegas y Navarrete, 2013;
Acosta y Boscán, 2012; Cobos y Vallejos, 2011;
Barriga y Hernández, 2010,…) para la construcción
de un conocimiento significativo, lo cual conforma
la base del modelo constructivista asumido por
esta Universidad. Por ejemplo, las visitas técnicas
a las industrias y los proyectos que realizan los
estudiantes en las comunidades, se fundamentan
en las estrategias constructivistas de Aprendizaje
por Descubrimiento y Resolución de Problemas,
mientras que los talleres, prácticas de laboratorio y
elaboración de portafolios utilizan la estrategia de
Aprendizaje Asistido, lo cual indica que a pesar de
no estar escrito explícitamente en alguna normati-
va, los profesores de la UPTJFR aplican estrategias
pedagógicas consideradas por el paradigma educa-
tivo en el cual se centra su currículo.
De las entrevistas y discusiones en grupo,
se determinó que las actitudes en los estu-
diantes con mayor frecuencia evaluadas son;
Tolerancia, Asertividad, Criticidad (Pensamiento
Crítico), Proactividad, Alteridad, Solidaridad,
Responsabilidad, Pluralidad y Compromiso.
En cuanto a las técnicas e instrumentos de
registro del avance actitudinal estudiantil utiliza-
das en el período analizado en la investigación, se
evidencia que generalmente los docentes apenas
emplean la observación no sistemática, aunque
no aplican instrumentos para el registro de lo
observado (referente a actitudes y valores), sino
que cada quién narra su experiencia en unos con-
sejos llamados CIVSP (Consejos de Integración
y Vinculación Social Pedagógicos), conformados
La Lógica Difusa como herramienta de evaluación en el sector universitario
141
Alteridad. Revista de Educación, 10(2), pp. 132-145.
por los docentes y voceros de los estudiantes que
comparten saberes en cada sección, y en algunas
ocasiones por algún vocero de las comunidades
donde ejecutan los proyectos.
Esta valoración actitudinal se toma en
cuenta fundamentalmente en casos de estudiantes
reprobados, con la finalidad de analizar si mere-
cen una nueva oportunidad para aprobar el tra-
yecto. En tales ocasiones, por consenso del CIVSP
pueden ser aprobadas evaluaciones o actividades
extraordinarias que posibiliten la continuidad de
los estudios. No obstante, también se da la valo-
ración actitudinal cuando existen faltas graves a
algún miembro de la comunidad universitaria,
en cuyo caso quien decide el curso de acción es
también el CIVSP.
En otro orden de ideas, en la fase cuantitativa
se ha logrado como resultado, en primer lugar, la
ponderación de las actitudes a evaluar (Figura 2).
Los dieciséis (16) expertos consultados, al aplicar el
proceso descrito con los datos de la Matriz Resultante
de Gradaciones de Pertenencia (C), determinaron
que las actitudes que tienen mayor valoración en el
componente actitudinal son la Responsabilidad, el
Compromiso, la Solidaridad y el Pensamiento Crítico
(Criticidad); concediéndoles una ponderación con-
sensuada del quince, catorce, trece y doce por ciento
(15%, 14%, 13% y 12%) respectivamente.
Figura 2. Ponderación de Actitudes evaluadas en estudiantes de la UPTJFR
Ponderación (%)
Compromiso
Pluralidad)
Responsabilidad
Solidaridad
Proactividad
Alteridad
Ctiricidad
Asertividad
Tolerancia
0 5 10 15 20
Fuente: A partir de Teknomo (2006), Burgos, (2006) y Ma y Zouh, (2000).
Esta ponderación demuestra el compro-
miso que existe en esta Universidad con las ten-
dencias mundiales a fomentar una formación en
valores en el ámbito universitario, además de las
capacidades o competencias técnicas, que pro-
picien un desarrollo sustentable, con pluralidad
de criterios y donde exista la corresponsabilidad
social de la ciudadanía. Por otra parte, la escasa
diferencia resultante entre las distintas pondera-
ciones, expresa la dificultad de los docentes para
discriminar sobre la importancia entre criterios
particulares de valoración actitudinal.
Como segundo logro relacionado con la
aplicación de la LD en la valoración actitudinal
estudiantil, se muestra la Escala Difusa formada
por los docentes de la UPTJFR (Figura 3). Para
generarla fueron aplicados los procedimientos de
expertizaje y contraexpertizaje (mencionados en
la metodología). Se puede evidenciar el carácter
difuso de la escala, en las zonas triangulares en
Boris Asdrúbal Arroyo / Nancy Teresa Antolínez
142 © 2015, Universidad Politécnica Salesiana, Ecuador.
que se sobreponen las categorías continuas (más
oscuras), indicando la existencia de borrosidad en
las fronteras o límites. El eje horizontal contiene
el rango de calificaciones con base a cien puntos,
con el cual se valora cada actitud estudiantil.
Nótese que la categoría Regular, que en el contexto
de estudio da carácter de aprobación, en la escala
actitudinal generada se encuentra nítidamente
definida entre 35 y 46 puntos, lo que indica que
el componente actitudinal se logra con una exi-
gencia menor que los demás componentes en la
UPTJFR, en los cuales para aprobarlos se requie-
ren setenta puntos (según el reglamento interno).
Figura 3. Escala Difusa Universitaria de Valoración Actitudinal Estudiantil de la UPTJFR
10
1
20 30 40 50 60 70 80 90 100
µ(x)
C
R
Í
T
I
C
A
M
O
D
E
R
A
D
A
B
U
E
N
A
E
X
C
E
L
E
N
T
E
R
E
G
U
L
A
R
Fuente: Basada en Kaufmann y Gil (1993).
De los datos mostrados en la Escala Difusa,
se pudo determinar la expresión matemática de la
Función de Pertenencia para cada una de las cate-
gorías implicadas, empleando conceptos básicos
de Álgebra Lineal, específicamente el de ecuación
de una recta a partir de las coordenadas cartesia-
nas de dos de sus puntos (conocidos de los proce-
sos difusos que originaron la escala).
Estas Funciones de Pertenencia son las
siguientes:
1. Categoría Crítica: Conjunto Difuso denotado
por
2. Categoría Moderada: Conjunto Difuso denotado
por
3. Categoría Regular: Conjunto Difuso denotado
por
La Lógica Difusa como herramienta de evaluación en el sector universitario
143
Alteridad. Revista de Educación, 10(2), pp. 132-145.
4. Categoría Buena: Conjunto Difuso denotado
por
5. Categoría Excelente: Conjunto Difuso denotado
por
Para una mejor comprensión de la escala
mostrada (Figura 3), tómese como ejemplo las
categorías Crítica y Moderada. La interpretación
de esta parte de la escala es la siguiente: las bases
superiores de los trapecios representan las máxi-
mas pertenencias a dichas categorías; es decir
que los estudiantes que en alguna actitud sean
evaluados con calificaciones entre cero (0) y doce
(12) puntos, significa que presentan un compor-
tamiento definitivamente crítico, mientras que
los que obtienen entre veinte (20) y veintiséis (26)
puntos, son catalogados bajo un comportamiento
moderado. Sin embargo, de alcanzar calificacio-
nes superiores a doce (12) puntos o menores de
veinte (20) puntos; caen en una zona difusa o de
transición entre las dos categorías mencionadas
y la pertenencia definitiva se tendría que decidir
por un proceso de inferencia difusa, que aún falta
por definir en el desarrollo de esta investigación.
Conclusiones
Los avances presentados demuestran algunas apli-
caciones que tiene la LD en los procesos de eva-
luación del sector universitario. La valoración
de actitudes en estudiantes universitarios de la
UPTJFR, empleando técnicas y procedimientos
propios de la LD, constató la naturaleza borrosa
de los valores o actitudes en las personas, y per-
mitió el diseño de instrumentos difusos para su
evaluación, como son el vector de ponderación y
la escala de evaluación actitudinal, lo que repre-
senta un avance importante respecto a la situación
problemática planteada inicialmente.
Estos instrumentos son indispensables para
el desarrollo del Sistema Difuso de Evaluación que
se pretende como propósito final de la investiga-
ción, ya que para el diseño de las Reglas Difusas de
Inferencia se requiere la aplicación de los mismos.
Además, para la valoración actitudinal representa
la disponibilidad de unos criterios consensuados
entre los profesores en este contexto, lo cual hasta
el momento no había sido posible construir.
Aplicar la LD en la elaboración de los instru-
mentos eliminó el debate directo entre profesores,
pues el acuerdo se logra a través de los procesos
difusos de expertizaje y contraexpertizaje, en los
que la intervención de expertos sólo se evidencia
cuando expresan su opinión a través de cuestiona-
rios individuales, lo que en definitiva redunda en la
agilización del proceso de toma de decisión.
Por otra parte el uso de métodos difusos
en el ámbito de la evaluación en los claustros uni-
versitarios, debe iniciarse con la definición de los
constructos a evaluar para poder adaptar de mane-
ra general la metodología empleada, que al utilizar
instrumentos y técnicas particulares le confieren
un carácter flexible. Estos métodos constituyen
una valiosa alternativa en la complementariedad
de paradigmas investigativos, ya que por un lado
ofrecen procedimientos cuantitativos que parten
de la LD y que desde el punto de vista positivista
agregan objetividad al análisis de datos; por otro
lado, desde la perspectiva cualitativa, la ventaja
de los procedimientos es que se fundamentan en
opiniones o etiquetas lingüísticas que incluyen la
subjetividad de los expertos en los análisis.
Recomendación
Se sugiere la culminación de la investigación,
pasando por el diseño de Reglas Difusas de
Inferencia y el diseño de instrumentos de acopio
de las evaluaciones, hasta la programación de un
Sistema Difuso que agilice los cálculos involucra-
dos en el proceso de evaluación objeto de estudio.
Boris Asdrúbal Arroyo / Nancy Teresa Antolínez
144 © 2015, Universidad Politécnica Salesiana, Ecuador.
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... Besides, fuzzy paradigms contributed classifying the student academic profile [9]. And fuzzy logic applications also appear for the cognitive diagnosis of the student [10], as well as, at evaluating student's attitude [11]. ...
... × 100 or N % = × 100. (10) In addition, we can obtain the average percentage of the grade of development of the competencies acquired by a group is obtained through: (11) Even more, it is possible to modify the Equation (9) if what we want is calculating the number N of students who acquired their competencies at the end of a learning activity H with a grade of development greater than P, namely: ...
... This proves that whenever the weights and change the results also change. Furthermore, we obtained the average grade of development of the acquired group's competencies using Equation (11). We found a value of 24.88%, which turns out to be much lower than a calculated one of 58.34% obtained for the simulated data study case. ...
... de incertidumbre son las características propias del mundo real y su complejidad en sus interacciones, como es en gran medida actividades y pensamiento de la población(D'Negri & De Vito, 2006). Con la lógica difusa también se puede realizar una reformulación con ayuda de los saberes y comportamientos de la población(Arroyo, 2017). Dado que existen valores de la presencia de glifosato en agua, hay una cierta vaguedad e incertidumbre de la cantidad de contaminante al que esta expuesta la población, principalmente por ingestión, con respecto al uso y manejo que se le da al recurso. ...
... Dado que existen valores de la presencia de glifosato en agua, hay una cierta vaguedad e incertidumbre de la cantidad de contaminante al que esta expuesta la población, principalmente por ingestión, con respecto al uso y manejo que se le da al recurso. En este contexto, la lógica difusa ha crecido en interés y aplicación en la evaluación de fenómenos y problemáticas sociales promoviendo una comprensión abstracta y con instrumentos analíticos que reducen la incertidumbre y vaguedad, pues si bien la complejidad del fenómeno de la presencia del glifosato no radica únicamente en la exposición por su presencia y distribución, sino también en como se observe y determinen los hábitos y gestiones de la población(Arroyo, 2017;Flores Payán & Camarena Luhrs, 2013).La lógica difusa permite representar el conocimiento común, descrito anteriormente, este conocimiento es mayormente de tipo lingüístico cualitativo y no necesariamente cuantitativo, en un lenguaje matemático a través de la teoría de conjuntos difusos y funciones características asociadas a ellos, estos conjuntos difusos combinan variables de entrada por medio de grupos de reglas (función de pertenencia) que generan variables de salida(Gómez, 1998). En la lógica clásica se partía de funciones de pertenencia muy rigurosas, por ejemplo el caso de la temperatura alta y baja, si estableciéramos con la lógica clásica que 40 °C es una temperatura "alta" todas las temperaturas que estén por debajo serán temperaturas "bajas", es decir que si se tiene una temperatura de 29 °C será tratada conforme a una temperatura "baja", aquí la lógica difusa juega un papel diferente pues utiliza herramientas para tratar la o las transiciones de manera más suaves, para un mejor entendimiento de la realidad.Así estas herramientas de la lógica difusa las podemos expresar de la siguiente manera:Un conjunto difuso A se define como una función de pertenencia de los elementos de un dominio de discurso X con elementos del intervalo, [0,1], esto se expresa de la siguiente manera: ...
Thesis
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A pesar de la evidencia sobre las consecuencias en salud pública y ambiental por el uso de glifosato, es el herbicida más vendido y utilizado en el mundo. En México está permitida su presencia en agua en concentraciones 100 veces más elevada que en la Unión Europea. A pesar de que la legislatura mexicana establece programas de monitoreo para determinar la presencia de este tipo de contaminantes en el agua para uso y consumo, la realidad es que no existen las herramientas y los mecanismos de implementación para la prevención y el control de riesgos, tanto ambientales como sociales y económicos. En este trabajo se realizó una determinación espacio-temporal del herbicida glifosato en diferentes cuerpos de agua (subterránea, superficial y embotellada) de la localidad de Tenampulco, Puebla. Se realizaron tres muestreos en el periodo de mayo 2018 – febrero 2019, las muestras de agua fueron tomadas y transportadas de acuerdo a la normativa mexicana vigente. Para detectar la presencia de glifosato se realizó el ensayo de inmunoabsorción ligado a enzimas (ELISA, por sus siglas en inglés). Los resultados arrojaron que el 66% de los puntos de muestreo presentaron concentraciones medibles del herbicida. Aunque los valores donde hubo presencia de glifosato no sobrepasaron el máximo permitido por la legislación mexicana, se detectó una problemática en cuanto a su uso y aplicación. Lo anterior indica la deficiencia de programas de monitoreo que ayuden al control de la contaminación del recurso natural y prevención de posibles riesgos por exposición.
... Metodológicamente, esta fase se fundamentó en los lineamientos de la lógica difusa, concebida como una técnica de razonamiento aproximado que utiliza los valores de pertinencia de los elementos de cada conjunto difuso, en su relación con los elementos del otro conjunto, y necesaria para encontrar un valor aproximado de esa misma relación que se caracteriza por presentar valoraciones lingüísticas, dado que son cualidades complejas que admiten múltiples valores (Ballester y Colom, 2006;Arroyo y Antolínez, 2015). ...
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El presente trabajo tiene como objetivo describir las relaciones de pertinencia-articulación que resultan de comparar las dimensiones del problema didáctico que propone la Teoría Antropológica de lo Didáctico, en adelante (TAD), con las estructuras jerárquicas del currículo de matemáticas. La didactización del conocimiento matemático favorece la articulación del currículo de matemáticas, que guarda relaciones de pertinencia con las teorías didácticas que intervienen en las diferentes experiencias de aprendizaje significativo del grupo de estudio. La investigación se fundamentó en la lógica difusa. Se encontró que la desarticulación matemática es el origen de la desarticulación del currículo de matemáticas, y que la malla curricular no logra desagregar en el microcurrículo los fines de la educación.
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The objective of this research is to know the intensity grade that each one of the financial indicators has in a diffuse set and the benefit that this theory applied will get to the decision making in “Sector Cooperativo de Ahorro y Crédito” (COAC). To this analysis, financial indicators of the segment 1 cooperatives in Ecuador were used. Through the trapezoidal membership function, it is concluded that the liquidity and loan indicators wouldn’t be fulfilling their financial obligations, on the other hand, Patrimonial Sufficiency and Profitability show that these entities would have good financial stability.
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Presentamos datos actualizados a Agosto de 2016 sobre el movimiento del virus Zika en el mundo, haciendo énfasis en América Latina y en Panamá. También presentamos datos varios de las investigaciones sobre el tema para comprender la epidemiología de Zika. Como se puede apreciar las investigaciones para comprender toda la dimensión de este tipo enfermedades producidas por viruses requieren investigaciones complejas, multidisciplinarias y contínuas para poder comprender el problema en toda su dimensión.
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En la actualidad existe una variedad de modelos y metodologías para el análisis y evaluación de programas sociales, no obstante, muchos de ellos corresponden a casos donde la información y datos objetivos necesarios son precarios, lo que propicia tener que partir de evaluaciones con valoraciones más subjetivas. La realidad social, extremadamente compleja, requiere de un pensamiento más fuerte y de poderosos instrumentos analíticos capaces de comprenderla. Por ello, la implementación de elementos alternativos como es el caso de la Teoría de la lógica difusa –y sus aplicaciones-, pueden ser muy útiles para tratar fenómenos sociales porque proveen de una comprensión muy abstracta y al mismo tiempo de instrumentos prácticos con los cuales reducir los aspectos de incertidumbre y vaguedad de las decisiones del pensamiento humano, y así, orientar o aún más, redirigir la intervención social para mejorar la visión analítica en la evaluación de programas sociales
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In many soft sciences (e.g., psychology, sociology, ethology), scientists provide verbal descriptions and explanations of various phenomena based on observations.
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En este trabajo se determina un modelo para la medición de la calidad de vida de los hogares del área metropolitana de Mérida (Venezuela) a través de la lógica difusa, considerando un conjunto amplio de indicadores empleados en los estudios teóricos de calidad de vida. La metodología utiliza las técnicas de subconjuntos borrosos que permite medir y evaluar todas las dimensiones que explican la calidad de vida desde una dimensión integradora.
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The appreciation of a student's cognitive status has problems originated in the treatment of the imprecision present in the nature of the cognitive status' dynamic. The interpretative focus of the observations done by the teacher on the student's activity also influences in the before mentioned problems. The assessment with a rigid scoring seems inappropriate to measure this dynamic phenomenon. In order to treat the imprecision involved in a more flexible way, an approach based on fuzzy logic is proposed aiming at improving the diagnosis. In this approach, the linguistic variable knowledge level is estimated using three linguistic variables: grades' progression, tests' passing level, and final grade with respect to the course's average. The approach is comprised by 27 fuzzy rules that capture the professors' expertise and uses three linguistic variables of input and one of output. The experience carried out showed an enlarged vision to obtain additional information from traditional grades. Advantages have been found in the students' assessment with the proposed approach: it is more flexible than the traditional assessment and the professors can express themselves in a natural language.
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Resumen Trabajos anteriores acerca de la educación en ingeniería ponen de relieve la importancia de que los noveles egresados porten el traje correcto para presentarse en las fuentes de empleo tanto industriales como de servicio. En la actualidad se ha puesto en boga realizar las evaluaciones de los prospectos a contratar basados en competencias profesionales y se requiere demostrar como egresados, el dominio en seis campos que comprenden las dimensiones científico-tecnológica; cognitiva; responsabilidad social y sustentabilidad; ético-valoral; internacional e intercultural y comunicación e información, para que los universitarios no se encuentren en desventaja ante las condiciones del mercado laboral. Es importante resaltar que el novel egresado de ingeniería hará frente a la disyuntiva de comportamiento social en el nuevo ambiente profesional que le ofrece la industria; en este artículo se exponen teorías relacionadas a la trascendencia de la educación en la formación integral de los estudiantes, haciendo reflexión en su papel como individuos de una sociedad cambiante. Palabras ClaveCampos de desarrollo de competencias, comportamiento social, educación continua, fuentes de empleo, Ingeniería Mecánica. Abstract Previous works about the engineering education emphasize the importance that novice graduates carry the right presentation to present themselves in sources of employment, both in the industrial and service field. Today it has become in vogue to make evaluations of the prospects to hire them based on skills and it is required to demonstrate as graduates, proficiency in six fields that comprise the scientific and technological dimensions; cognitive; social responsibility and sustainability; Ethics-values; international and intercultural communication and information: so that students are not disadvantaged in labour market conditions. It is important to highlight that new graduates of engineering will be facing the dilemma of social behavior in the new professional environment offered by the industry; This article presents theories related to the importance of education in the comprehensive education of students, making reflection on their role as individuals in a changing society. KeywordsFields of development of competences, social behavior, continuous education, sources of employment, Mechanical Engineering.
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El objetivo de este artículo es dar a conocer la importancia de la evaluación del desempeño, en este caso basado en competencias. Los autores diseñaron una evaluación que incluye las competencias más comunes relacionadas con determinado tipo de empleados; se aplicó lógica difusa para analizar los resultados. Se realizó una investigación del estado del arte; luego, se propuso una metodología que incluye varios métodos existentes y se analizaron los resultados, con el fin de identificar las oportunidades de mejoras de los empleados dentro de una organización.
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This chapter summarizes only two popular methods of classification. The first is classification using equivalence relations. This approach makes use of certain special properties of equivalence relations and the concept of defuzzification known as lambda-cuts on the relations. The second method of classification is a very popular method known as fuzzy c-means (FCM), so named because of its close analog in the crisp world, hard c-means (HCM). This method uses concepts in n-dimensional Euclidean space to determine the geometric closeness of data points by assigning them to various clusters or classes and then determining the distance between the clusters. In the case of fuzzy relations, for all fuzzy equivalence relations, their ?-cuts are equivalent ordinary relations. Hence, to classify data points in the universe using fuzzy relations, we need to find the associated fuzzy equivalence relation. fuzzy logic; pattern clustering
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We report an approach for implementing predictive fuzzy systems that manage capturing both the imprecision of the empirically induced classifications and the imprecision of the intuitive linguistic expressions via the extensive use of fuzzy sets. From end-users' point of view, the approach enables encapsulating the technical details of the underlying information system in terms of an intuitive linguistic interface. We describe a novel technical syntax of fuzzy descriptions and expressions, and outline the related systems of fuzzy linguistic queries and rules. To illustrate the method, we describe it in terms of a concrete educational user modelling application. We report experiments with two data sets, describing the records of the students attending to a university mathematics course in 2003 and 2004. In brief, we aim identifying the failing students of the year 2004, and develop a procedure for empirically inducing and assigning each student a fuzzy property "poor", which helps capturing the students needing extra assistance. In the educational context, the approach enables the construction of applications exploiting simple and intuitive student models, that to certain extent are self-evident.