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Miguel Strefezza ; Leonardo Contreras ;Ciencia, Docencia y Tecnología 2016, XXVII (52)

Autor: Miguel Ángel Palomino Hawasly

Fuente: http://www.redalyc.org/


Introducción



Ciencia, Docencia y Tecnología ISSN: 0327-5566 cdyt@uner.edu.ar Universidad Nacional de Entre Ríos Argentina Palomino Hawasly, Miguel Ángel; Strefezza, Miguel; Contreras, Leonardo Sistema difuso para la detección automática de estilos de aprendizaje en ambientes de formación web Ciencia, Docencia y Tecnología, vol.
XXVII, núm.
52, mayo, 2016, pp.
269-294 Universidad Nacional de Entre Ríos Concepción del Uruguay, Argentina Disponible en: http:--www.redalyc.org-articulo.oa?id=14547610006 Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc.org Sistema de Información Científica Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto Vol.
27  |  Nº 52  |  mayo de 2016 ISSN 1851-1716 HUMANIDADES Y CIENCIAS SOCIALES investigación Sistema difuso para la detección automática de estilos de aprendizaje en ambientes de formación web Palomino Hawasly, Miguel Ángel*; Strefezza, Miguel**; Contreras, Leonardo** 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. Palabras clave: Estilos de aprendizaje; ambientes de formación web; adaptabilidad; sistemas difusos; personalización ...





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