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...
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Universidad Autónoma de Bucaramanga
2009-12-01
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| Series: | Revista Colombiana de Computación |
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| author | Francisco Javier Arias Demetrio Arturo Ovalle Julian Moreno Cadavid |
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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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| publishDate | 2009-12-01 |
| publisher | Universidad Autónoma de Bucaramanga |
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| spelling | doaj.art-6fb7d2de8ed4460f8a48d759b15ab9fb2022-12-22T01:49:01ZengUniversidad Autónoma de BucaramangaRevista Colombiana de Computación1657-28312539-21152009-12-0110210.29375/25392115.1166Modelo de inferencia difusa para la selección de objetos de aprendizaje adaptados a los perfiles de los estudiantesFrancisco Javier Arias0Demetrio Arturo Ovalle1Julian Moreno Cadavid2Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín, Facultad de Minas, Escuela de Sistemas, GIDIA– Grupo de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial, Carrera 80 No. 65 – 223, Bloque M8-A.Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín, Facultad de Minas, Escuela de Sistemas, GIDIA– Grupo de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial, Carrera 80 No. 65 – 223, Bloque M8-A.Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín, Facultad de Minas, Escuela de Sistemas, GIDIA– Grupo de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial, Carrera 80 No. 65 – 223, Bloque M8-A.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.https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1166E-learningObjetos de AprendizajeCursos Virtuales AdaptativosEstilos de AprendizajeHemisferios CerebralesSistemas de Inferencia Difusa |
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