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
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description 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.
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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.To improve the teaching/learning processes of students, computerized systems have been developed that allow virtual courses to be adapted according to student profiles. There are various types of adaptation: adaptation of instructional plans, adaptation of evaluations and adaptation of educational content. This article proposes a fuzzy inference model for the selection of Learning Objects, taking into account the learning styles of students and the behavior of people from the identification of the cerebral hemispheres. For the determination of learning styles, we have adopted the FSLSM Model (Felder and Silverman Learning Style Model) and for the identification of the behavior of the students the RCMT Model (Revealer of the Triadic Mental Quotient) was used. Finally, the validation of the model and the results obtained are presented.application/pdfspaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABhttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1166/1159https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1166Arias, F., Jiménez, J. & Ovalle D. Construcción de Cursos Virtuales Adaptativos con Énfasis en Aprendizaje Personalizado Activo. Revista Avances en Sistemas e Informática, Escuela de Sistemas de la Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, ISSN 1657-7663, Volumen 5, No 1, pp. 214-221, 2008.Brusilovsky, P. Adaptive Educational Systems on the WorldWide-Web: A Review of Available Technologies. En: Intelligent Tutoring Systems on the Web of ITS´98, 1998.Chaparro, X. Análisis sistematico de las interacciones en el curso virtual (de apoyo a la docencia) de cálculo II (matematicas) y adaptacion de la propuesta CERT para evaluación en línea basada en niveles de confianza. Trabajo de grado, Universidad Nacional de Colombia Facultad de Ciencias Departamento de Matematicas. Bogota D.C., 2005.De Gregori, G. “Construcción del poder de tus cerebros”. Editorial Pancast, Brasil, 1999.Dublin Core Metadata Initiative. [Consultado el 24 de Noviembre de 2008]. Disponible en: http://dublincore.org/documents/.Felder, R. & Spurlin, J. Applications, Reliability, and Validity of the Index of Learning Styles, Int. J. Engng Ed. Vol. 21, No. 1, pp. 103-112, 2005.IEEE. Estándar para metadatos de objetos educativos (en línea). Disponible en: http://www.gist.uvigo.es/~ lanido/LOMes/LOM v1_0_Spanish.pdf. [Consultado el 25 de Noviembre de 2008].Jiménez, J. Un Modelo de Planificación Instruccional usando Razonamiento Basado en Casos en Sistemas Multiagente para entornos integrados de Sistemas Tutoriales Inteligentes y Ambientes Colaborativos de Aprendizaje. Tesis de Doctorado en Ingeniería – Área de Sistemas e Informática, Universidad Nacional de Colombia – Sede Medellín, 2006.López, C. Los Repositorios de Objetos de Aprendizaje como soporte a un entorno e-learning, Tesina doctoral, Universidad de Salamanca. (Director Francisco José García Peñalvo) 2005.López, G. Briseño J. & Aguilera M. Sistema Interactivo Distribuido de Repositorios de Objetos de Aprendizaje MatEmáticos (SINDROME). Universidad Nacional Autónoma de México 2008.Morales, E.,Gil, A.B., García F.J. “Arquitectura para la recuperación de Objetos de Aprendizaje de Calidad en Repositorios Distribuidos ”. En las actas del SHCA 2007, 11 de Septiembre de 2007, Zaragoza. Actas de Talleres JISBD Vol. 1 - Nº 1 pp. 31-38, ISSN:1988-3455, 2007.Moreno, J., Arias F. & Ovalle D. CIA: Framework for the creation and management of Adaptive Intelligent Courses. WCCE - World Conference on Computer in Education, Brazil, July, 2009.Peña, C. Marzo, J. De la Rosa, J. & Fabregat, R. Un sistema de tutoría inteligente adaptativo considerando estilos de aprendizaje. Universitat de Girona, España, 2002.Salcedo, P., Labraña, C., Farrán, Y. 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