Sistema Difuso Para la Detección Automática de Estilos de Aprendizaje en Ambientes de Formación Web

Autores/as

  • Miguel Angel Palomino Hawasly Universidad de Córdoba
  • Miguel Strefezza Universidad Simón Bolívar
  • Leonardo Contreras Universidad Simón Bolívar

Palabras clave:

Estilos de aprendizaje, ambientes de formación web, adaptabilidad, sistemas difusos, personalización

Resumen

Este trabajo presenta un sistema difuso que permite detectar estilos de aprendizaje para un entorno formativo personalizado orientado a la web, donde las características individuales de aprendizaje, se convierten en el insumo principal de estos escenarios innovadores de formación. Se presentan tres factores que se tuvieron en cuenta al momento de formalizar las distintas variables difusas: una adaptación del Test de Felder y Silverman, la ruta o traza de aprendizaje y una prueba de conocimientos, se describe la naturaleza y respectiva connotación de cada una de ellas, al igual que los criterios para la construcción de las reglas difusas, además se exponen algunos de los resultados obtenidos al momento de simular con diversos datos de entrada.

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Biografía del autor/a

Miguel Angel Palomino Hawasly, Universidad de Córdoba

Docente del Departamento de Informática Educativa adscrito a la Facultad de Educación y Ciencias Humanas de la Universidad de Córdoba (Montería, Colombia).

Miguel Strefezza, Universidad Simón Bolívar

Docente del Departamento de Procesos y sistemas. Universidad Simón (Caracas, Venezuela)

Leonardo Contreras, Universidad Simón Bolívar

Profesor pensionado adscrito al  Departamento de Procesos y Sistemas de la  Universidad Simón Bolívar. (Caracas, Venezuela).

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Publicado

2015-09-23

Cómo citar

Palomino Hawasly, M. A., Strefezza, M., & Contreras, L. (2015). Sistema Difuso Para la Detección Automática de Estilos de Aprendizaje en Ambientes de Formación Web. Ciencia, Docencia Y Tecnología, 27(52). Recuperado a partir de https://ojs-act.uner.edu.ar/index.php/cdyt/article/view/63

Número

Sección

Humanidades y Ciencias Sociales - Investigación

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