Modelo computacional para la toma de decisiones sobre el control de acceso a las prácticas de laboratorios

• Autores: Omar Mar Cornelio, Jorge Gulín González, Iván Santana Ching
• Localización: Revista Cubana de Ciencias Informáticas, ISSN-e 2227-1899, Vol. 18, Nº. 1, 2024
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Computational model for decision-making on access control to laboratory practices
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    RESUMEN En Cuba la formación de especialistas en automática se realiza mediante la carrera de Ingeniería en Automática que tiene dentro de sus disciplinas fundamentales, la disciplina Sistemas de Control. Para el desarrollo de prácticas de laboratorios, los estudiantes trabajan en dispositivos físicos o remoto, presencial o a distancia mediante Sistemas de Laboratorios Remoto. Sin embargo, los Sistemas de Laboratorios Remoto no implementan mecanismos de control de acceso para impedir que los estudiantes se enfrenten a las prácticas de laboratorios sin las habilidades necesarias. La presente investigación presenta una solución a la problemática planteada a partir del desarrollo de un modelo para la toma de decisiones sobre el control de acceso a las prácticas de laboratorios. La propuesta es descrita mediante un flujo de trabajo en cuatro componentes y se emplean técnicas de inteligencia artificial para modelar el conocimiento causal con la utilización de Mapas Cognitivos Difusos. Para la validación de los resultados se combinaron varios métodos y técnicas encaminados a comprobar la hipótesis planteada. El diseño experimental propuesto demostró la correlación de las variables de la investigación.

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    ABSTRACT In Cuba, the training of specialists in automation is carried out through the Automation Engineering career that has Control Systems as one of its fundamental disciplines. For the development of laboratory practices, students work on physical or remote devices, face-to-face or remotely through Remote Laboratory Systems. However, Remote Laboratory Systems do not implement access control mechanisms to prevent students from facing laboratory practices without the necessary skills. This research presents a solution to the problem raised from the development of a model for decision-making on access control to laboratory practices. The proposal is described through a workflow in four components and artificial intelligence techniques are used to model causal knowledge with the use of Fuzzy Cognitive Maps. For the validation of the results, several methods and techniques were combined aimed at verifying the proposed hypothesis. The proposed experimental design demonstrated the correlation of the research variables.