Modelo de inferencia difusa para la selección de objetos de aprendizaje adaptados a los perfiles de los estudiantes

Para mejorar los procesos de enseñanza / aprendizaje de los estudiantes se han desarrollado sistemas computarizados que permiten adaptar los cursos virtuales según los perfiles de los estudiantes. Existen diversos tipos de adaptación: adaptación de planes instruccional, adaptación de evaluaciones y...

Full description

Autores:
Arias, Francisco Javier
Ovalle Carranza, Demetrio Arturo
Moreno Cadavid, Julián
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2009
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/8963
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/8963
Palabra clave:
E-learning
Objetos de Aprendizaje
Cursos Virtuales Adaptativos
Estilos de Aprendizaje
Hemisferios Cerebrales
Sistemas de Inferencia Difusa
E-learning
Learning Objects
Adaptive Virtual Courses
Learning Styles
Brain Hemispheres
Fuzzy Inference Systems
Computer's science
Technological development
Systems engineer
Research
Technology of the information and communication
Ciencias de la computación
Desarrollo tecnológico
Ingeniería de sistemas
Investigaciones
Tecnologías de la información y la comunicación
E-learning
Objetos de aprendizaje
Cursos virtuales adaptativos
Estilos de aprendizaje
Hemisferios cerebrales
Sistemas de inferencia difusa
Rights
License
Derechos de autor 2009 Revista Colombiana de Computación
Description
Summary:Para mejorar los procesos de enseñanza / aprendizaje de los estudiantes se han desarrollado sistemas computarizados que permiten adaptar los cursos virtuales según los perfiles de los estudiantes. Existen diversos tipos de adaptación: adaptación de planes instruccional, adaptación de evaluaciones y adaptación de contenidos educativos. En este articulo se propone un modelo de inferencia difusa para la selección de Objetos de Aprendizaje, teniendo en cuenta los estilos de aprendizaje de los estudiantes y el comportamiento de las personas a partir de la identificación de los hemisferios cerebrales. Para la determinación de los estilos de aprendizaje, hemos adoptado el Modelo FSLSM (Felder and Silverman Learning Style Model) y para la identificación del comportamiento de los alumnos se utilizó el Modelo RCMT (Revelador del Cociente Mental Tríadico). Finalmente, se presenta la validación del modelo y los resultados obtenidos.