Construcción de índices contextuales de desarrollo infantil temprano basados en familias consistentes de operadores de agregación

Abstract

El problema de este trabajo se centra en la utilización de información con incertidumbre para el desarrollo de un sistema de clasificación borrosa no supervisada de entornos familiares de niños en base a familias consistentes de operadores de agregac ión, en el cual, las clases de dicho sistema representan la población de referencia para la generación de índices contextuales de desarrollo infantil temprano. Para llevar a cabo esta tarea, se ha hecho un avance significativo en los problemas de ag regación incorporando las ideas de estabilidad y consistencia en familias de operadores de agregación para la posterior elaboración de índices contextuales. Las conclusiones se resumen en base a tres desafíos planteados: 1. Conseguir una representaci ón más adecuada del conocimiento bajo una realidad psicosocial. La representación del conocimiento es facilitada al formularlo desde la lógica borrosa, permitiendo representar los conceptos a través de variables lingüísticas asociados a conjuntos bo rrosos, donde el valor de verdad de sus estados rescata la vaguedad de dichos conceptos. El entorno del hogar de niño es un concepto impreciso compuesto por distintos aspectos priorizados imprecisos. Esto constituye una estructura anidada de concept