Fuzzy inference model for the selection of learning objects adapted to student profiles

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.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

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 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

Modelo multi-agente para la planificación instruccional y selección de contenidos en cursos virtuales adaptativos

Con el crecimiento y popularidad del Internet los cursos virtuales están volviéndose más atractivos y útiles, sin embargo, la mayoría de estos no son más que una red de páginas con contenido estático. Dichos cursos virtuales no están desarrollados bajo estructuras que permitan llevar a cabo planificación instruccional y tampoco cuentan con modelos para la selección de contenidos educativos. El objetivo principal de esta tesis de maestría es el desarrollo de un modelo para la planificación instruccional y selección de contenidos en cursos virtuales adaptativos, basado en el paradigma multi-agente, el cual permitirá brindar un apoyo efectivo en los procesos de enseñanza-aprendizaje que se llevan a cabo en estos cursos. Este modelo posibilitará la planificación instrucconal teniendo en cuenta el nivel de conocimientos de los estudiantes y la selección de contenidos educativos teniendo en cuenta los estilos de aprendizaje de los estudiantes. / Abstract. With the growth and popularity of Internet, virtual courses are becoming more useful and attractive; however, most of them are nothing more than a network of pages with static content. These virtual courses are not developed under structures that allow instructional planning and also including models for the selection of educational content. The main objective of this work is to develop a model for instructional planning and selection of content in adaptive virtual courses, based on multi-agent paradigm, which will provide effective support in the teaching-learning processes that take place in these courses. This model will allow instructional planning taking into account the level of knowledge of students, and selection of educational content taking into account the learning styles of students.Maestrí

Design of a blended learning course for engineers, on packaging used in the food industry and identification of the design guidelines for B-Learning courses for food engineers

El diseño del cursos b-learning sobre empaques alimentarios dirigido a estudiantes del programa de Ingeniería, permite en primera instancia avanzar hacia el desarrollo de cursos apropiando una metodología que hacen uso de herramientas tecnológicas virtuales en una institución de modalidad tradicionalmente presencial y enfatizar en la implementación del sistema de créditos académicos. De otro lado, complementar la formación de estudiantes de ingeniería de alimentos en un área de vital importancia para su desempeño profesional, puesto que los empaques se encuentran asociados a aspectos de diseño, transformación, conservación y mercadeo de los productos alimentarios, además de implicaciones económicas y ambientales de los empaques utilizados. Se identificaran elementos conceptuales que conducirán a la elaboración de una guía de diseño de cursos b-learning aplicables a cursos análogos del mismo programa.Universitat Oberta de Catalunya UOCRESUMEN 5 INTRODUCCIÓN OBJETIVOS 6 OBJETIVO GENERAL 7 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 7 1. ESTADO DEL ARTE 8 2. PLANTEAMIENTO DE LA PROPUESTA 12 3. MARCO TEORICO 13 3.1 CONCEPTOS GENERALES SOBRE B-LEARNING 13 3.2 CARACTERÍSTICAS DEL APRENDIZAJE TIPO B-LEARNING 14 3.3 VENTAJAS Y LIMITES DEL B-LEARNING 14 3.4 LINEAMIENTOS DEL DISEÑO DE CURSOS B-LEARNING 15 4. TEORIA SOBRE EMPAQUES ALIMENTARIO 17 4.1 ¿QUÉ ES UN EMPAQUE? 17 4.2 EMPAQUE, ENVASE Y EMBALAJE 17 4.3 EMPAQUE PRIMARIO, SECUNDARIO Y TERCIARIO 18 4.4 FUNCIÓN DE LOS EMPAQUES 19 4.5 CLASIFICACIÓN DE ACUERDO CON SU CAPACIDAD DE PROTECCIÓN 20 5. DISEÑO DE CURSO DE EMPAQUES PARA INGENIEROS DE ALIMENTOS 21 5.1 COMPETENCIAS A ALCANZAR EN EL CURSO 21 5.2 CONTENIDOS PROGRAMÁTICOS 22 5.3 ETAPAS DE DISEÑO MODELO 3P 24 5.4 DISEÑO INSTRUCCIONAL 26 5.5 MATERIALES DIDÁCTICOS MULTIMEDIA 27 6 DESCRIPCIÒN DE LA EXPERIENCIA 36 7. RESULTADOS ALCANZADOS 38 8. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS39 REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS 40MaestríaThe design of the b-learning courses on food packaging aimed at students of the Engineering program, allows in the first instance to advance towards the development of courses by appropriating a methodology that makes use of virtual technological tools in an institution of traditionally face-to-face modality and emphasizing the implementation of the academic credit system. On the other hand, complement the training of food engineering students in an area of ​​vital importance for their professional performance, since packaging is associated with aspects of design, transformation, conservation and marketing of food products, in addition to economic implications. and environmental of the packaging used. Conceptual elements will be identified that will lead to the development of a b-learning course design guide applicable to similar courses of the same program

Modelo de evaluación adaptativa del nivel de conocimientos del estudiante para sistemas tutoriales inteligentes

El presente trabajo propone un modelo de valuación del nivel de conocimientos del estudiante en un sistema tutorial inteligente que se diferencia por su capacidad para adaptarse a las características de cada estudiante, tales como estilo de aprendizaje y nivel de conocimiento previo. A partir de la revisión del estado del arte en la temática se identificaron las principales técnicas usadas en evaluación adaptativa que fueron implementadas en el modelo propuesto, por ejemplo, los test adaptativos informatizados explican el procedimiento a seguir para llevar a cabo la evaluación de conocimientos y la teoría de respuesta al ítem propone el modelo probabilístico para representar el conocimiento del estudiante asociado a un tema según las respuestas dadas en un test de evaluación. La validación del modelo se realizó a través de casos de estudio con estudiantes simulados con el fin de contrastar los niveles de conocimiento diagnosticados tanto por el modelo de evaluación tradicional como por el modelo adaptativo. / Abstract: This work proposes a model for assessing the level of knowledge of a student in an Intelligent Tutoring System that differs from others because its capability to adapt itself to the student characteristics, such as learning style and previous knowledge. From the reviewing of the state of the art in this topic it was identified the main techniques used in adaptive assessment that were implemented in the proposed model, for example, Computerized Adaptative Testing explains the procedure for conducting knowledge assessment and Item Response Theory proposes the probabilistic model to represents the student's knowledge related to a topic according to the answers given in an assessment test. The model validation was accomplished through case studies with simulated students in order to compare knowledge levels diagnosed by both the traditional assessment model and the adaptive model.Maestrí