AoL: Action Learning: A methodology to capture expertise in adjustment tasks
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/17652
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2012
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
It is well known that some people can perform a
task with greater precision and accuracy than
others: they are experts. In the past, experts were
interviewed to find out why they have this expertise,
but this was not always completely effective
because often experts "don't know what they
know". In this paper we propose a model of the
process of making decisions performed by experts
in the final adjustment of products task. Based on
this model, we also propose a system based on a
machine learning module that facilitates the capture
of these expert skills. We give an example to illustrate
the process proposed.
CitacióRuiz, F. [et al.]. AoL: Action Learning: A methodology to capture expertise in adjustment tasks. A: Jornadas de ARCA. "Actas de XIV Jornadas de ARCA : Sistemas Cualitativos y sus Aplicaciones en Diagnosis, Robótica e Inteligencia Ambiental". Salou: 2012, p. 95-99.
ISBN978-84-616-2007-4
Col·leccions
- Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial - Ponències/Comunicacions de congressos [1.500]
- GREC - Grup de Recerca en Enginyeria del Coneixement - Ponències/Comunicacions de congressos [114]
- Departament d'Enginyeria Electrònica - Ponències/Comunicacions de congressos [1.714]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
jarca19.pdf | 129,0Kb | Visualitza/Obre |