Redes bayesianas para predecir el estilo de aprendizaje de estudiantes en entornos virtuales

Introdução: Descreve o uso de Redes Bayesianas - com base no modelo Felder-Silverman - para a implementação de um modelo de incerteza voltado à previsão do estilo de aprendizagem de alunos que interagem em um ambiente virtual de aprendizagem. Método: O modelo de incerteza,  projetado e desenvolvido para operar na LMS Moodle foi validado em um cenário educacional, consistindo em sua aplicação experimental em dois grupos de participantes oriundos da Universidade Nacional de Loja e da Universidade Internacional do Equador. Resultados: O bloco "Estilo de Aprendizagem" (EA) permitiu aos estudantes visualizar as probabilidades de cada dimensão de sua EA, notando que, de acordo com sua interação, essas probabilidades se modificavam. Da mesma forma, o professor pode visualizar as mudanças de probabilidade de EA obtidos pelos alunos quando estes interagiram em um curso virtual hospedadono Ambiente Virtual de Aprendizagem. Conclusão: A proposta pode servir de suporte para os professores que desejem identificar os estilos de aprendizagem predominantes dos estudantes e, com base nisso, elaborar atividades e recursos para suas disciplinas.Introducción: Describe la utilización de las Redes Bayesianas para implementar un modelo de incertidumbre que permita predecir el estilo de aprendizaje de los estudiantes mediante la interacción en un entorno virtual de aprendizaje basado en el modelo de Felder-Silverman. Método: El modelo de incertidumbre se lo diseño y desarrolló para el funcionamiento en el LMS Moodle. Para validar el modelo propuesto se planteó un escenario educativo real conformado por dos grupos experimentales pertenecientes a la Universidad Nacional de Loja y Universidad Internacional del Ecuador. Resultados: El bloque “Estilo de Aprendizaje” (EA) permitió a los estudiantes visualizar las probabilidades de cada dimensión de su EA observando que, de acuerdo a su interacción, cambiaban dichas probabilidades. De igual forma el docente pudo visualizar las probabilidades del EA que obtuvo cada estudiante al interactuar en un curso virtual alojado en el Entorno Virtual de Aprendizaje. Conclusión: La propuesta podrá servir como apoyo al docente que desee identificar los estilos de aprendizaje predominantes de los estudiantes y, en base a ello,  preparar actividades y recursos en su aula virtual.Introduction: It describes the use of Bayesian Networks to implement a model of uncertainty to predict the learning style of students through their interaction in a virtual learning environment based on the Felder-Silverman model. Method: The model uncertainty was designed and developed to be integrated in the LMS Moodle. In order to validate the proposed model, an actual educational scenario was built and two groups - one from the National University of Loja and other from the International University of Ecuador - were exposed to the experiment. Results: The block "Learning Style" (EA) allowed students to visualize the probabilities of each dimension of their EA by observing that, according to their interactions, these probabilities changed. Likewise, the teachers could visualize the probabilities of EA obtained by each student when these interactions were done in the hosted virtual course enclosed in the Virtual Learning Environment. Conclusion: The proposal may serve as support for teachers who want to identify predominant learning styles of their students and, based on that, prepare activities and resources in the courses under their responsibilities

Detección de estilos de aprendizaje mediante técnicas de análisis de cluster

A pesar del gran auge del e-learning, este no garantiza por sí sólo, una mayor calidad en el aprendizaje. La principal causa de este problema es que frecuentemente los cursos de e-learning se diseñan sin considerar las características particulares de cada estudiante. Por consiguiente, es muy importante brindar a estos cursos la capacidad de adaptar sus contenidos a los estilos de aprendizaje de sus alumnos. En el presente artículo1 se propone la aplicación de técnicas de Análisis de Cluster al conjunto de interacciones del estudiante con el sistema de e-learning para poder reconocer, no sólo su estilo de aprendizaje dominante, sino también los cambios en este estilo a lo largo del curso de e-learning, y que serían imposibles de detectar mediante un simple test. El producto final obtenido, permitirá construir un modelo de estudiante para los cursos con modalidad e-learning orientados a las carreras de ingeniería e informática, y en consecuencia proporcionar una enseñanza personalizada con el propósito de obtener un mejor rendimiento académico de los alumnos.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Detección de estilos de aprendizaje mediante técnicas de análisis de cluster

A pesar del gran auge del e-learning, este no garantiza por sí sólo, una mayor calidad en el aprendizaje. La principal causa de este problema es que frecuentemente los cursos de e-learning se diseñan sin considerar las características particulares de cada estudiante. Por consiguiente, es muy importante brindar a estos cursos la capacidad de adaptar sus contenidos a los estilos de aprendizaje de sus alumnos. En el presente artículo1 se propone la aplicación de técnicas de Análisis de Cluster al conjunto de interacciones del estudiante con el sistema de e-learning para poder reconocer, no sólo su estilo de aprendizaje dominante, sino también los cambios en este estilo a lo largo del curso de e-learning, y que serían imposibles de detectar mediante un simple test. El producto final obtenido, permitirá construir un modelo de estudiante para los cursos con modalidad e-learning orientados a las carreras de ingeniería e informática, y en consecuencia proporcionar una enseñanza personalizada con el propósito de obtener un mejor rendimiento académico de los alumnos.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Las técnicas de clustering en la personalización de sistemas de e-learning

Uno de los grandes problemas de la educación a distancia soportada por computadora (e-learning) radica en que muchos de los estudiantes que inician un curso, se frustran, se sienten desmotivados, no logran asimilar los conocimientos y en consecuencia lo abandonan. Una de las principales razones es que la mayoría de los cursos se diseñan sin tener en cuenta que los estudiantes aprenden de diferente manera, ya que cada uno posee un estilo de aprendizaje que lo caracteriza. Por lo tanto, es deseable que un sistema de e-learning presente un cierto grado de adaptabilidad que le permita personalizar la estrategia de enseñanza de acuerdo a las preferencias y necesidades de cada alumno; y en particular, al estilo de aprendizaje que presenta cada estudiante. En este artículo se propone un método basado en técnicas de Análisis de Cluster para detectar el estilo de aprendizaje dominante del estudiante. Este método considera las interacciones del alumno con el sistema para poder reconocer, no sólo su estilo de aprendizaje dominante, sino también los cambios en este estilo a lo largo del curso de e-learning. El método fue evaluado, con resultado favorable, en el marco de un curso a distancia para alumnos de Informática.One of the principal problems of e-learning is that many of the students that begin a course are frustrated, they do not feel motivated, they are not able to assimilate the knowledge and, then, they abandon it. One of the main reasons is that most courses are designed without keeping in mind that the students learn in different way, because each one possesses a learning style that characterizes him. Therefore, it is desirable that an e-learning system presents certain degree of adaptability that allows it to personalize teaching strategies according to the preferences and necessities of each student; and particularly, to the student’s learning style. A method based on Cluster Analysis to detect the dominant student’s learning style is proposed in this article. This method considers student’s interactions with the system to recognize, not only his dominant learning style, but also the changes in this style along the e-learning course. The method was evaluated, with favorable results, in the frame of an e-learning course for student of Computer Science.Workshop de Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Las técnicas de clustering en la personalización de sistemas de e-learning

Uno de los grandes problemas de la educación a distancia soportada por computadora (e-learning) radica en que muchos de los estudiantes que inician un curso, se frustran, se sienten desmotivados, no logran asimilar los conocimientos y en consecuencia lo abandonan. Una de las principales razones es que la mayoría de los cursos se diseñan sin tener en cuenta que los estudiantes aprenden de diferente manera, ya que cada uno posee un estilo de aprendizaje que lo caracteriza. Por lo tanto, es deseable que un sistema de e-learning presente un cierto grado de adaptabilidad que le permita personalizar la estrategia de enseñanza de acuerdo a las preferencias y necesidades de cada alumno; y en particular, al estilo de aprendizaje que presenta cada estudiante. En este artículo se propone un método basado en técnicas de Análisis de Cluster para detectar el estilo de aprendizaje dominante del estudiante. Este método considera las interacciones del alumno con el sistema para poder reconocer, no sólo su estilo de aprendizaje dominante, sino también los cambios en este estilo a lo largo del curso de e-learning. El método fue evaluado, con resultado favorable, en el marco de un curso a distancia para alumnos de Informática.One of the principal problems of e-learning is that many of the students that begin a course are frustrated, they do not feel motivated, they are not able to assimilate the knowledge and, then, they abandon it. One of the main reasons is that most courses are designed without keeping in mind that the students learn in different way, because each one possesses a learning style that characterizes him. Therefore, it is desirable that an e-learning system presents certain degree of adaptability that allows it to personalize teaching strategies according to the preferences and necessities of each student; and particularly, to the student’s learning style. A method based on Cluster Analysis to detect the dominant student’s learning style is proposed in this article. This method considers student’s interactions with the system to recognize, not only his dominant learning style, but also the changes in this style along the e-learning course. The method was evaluated, with favorable results, in the frame of an e-learning course for student of Computer Science.Workshop de Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Las técnicas de clustering en la personalización de sistemas de e-learning

Uno de los grandes problemas de la educación a distancia soportada por computadora (e-learning) radica en que muchos de los estudiantes que inician un curso, se frustran, se sienten desmotivados, no logran asimilar los conocimientos y en consecuencia lo abandonan. Una de las principales razones es que la mayoría de los cursos se diseñan sin tener en cuenta que los estudiantes aprenden de diferente manera, ya que cada uno posee un estilo de aprendizaje que lo caracteriza. Por lo tanto, es deseable que un sistema de e-learning presente un cierto grado de adaptabilidad que le permita personalizar la estrategia de enseñanza de acuerdo a las preferencias y necesidades de cada alumno; y en particular, al estilo de aprendizaje que presenta cada estudiante. En este artículo se propone un método basado en técnicas de Análisis de Cluster para detectar el estilo de aprendizaje dominante del estudiante. Este método considera las interacciones del alumno con el sistema para poder reconocer, no sólo su estilo de aprendizaje dominante, sino también los cambios en este estilo a lo largo del curso de e-learning. El método fue evaluado, con resultado favorable, en el marco de un curso a distancia para alumnos de Informática.One of the principal problems of e-learning is that many of the students that begin a course are frustrated, they do not feel motivated, they are not able to assimilate the knowledge and, then, they abandon it. One of the main reasons is that most courses are designed without keeping in mind that the students learn in different way, because each one possesses a learning style that characterizes him. Therefore, it is desirable that an e-learning system presents certain degree of adaptability that allows it to personalize teaching strategies according to the preferences and necessities of each student; and particularly, to the student’s learning style. A method based on Cluster Analysis to detect the dominant student’s learning style is proposed in this article. This method considers student’s interactions with the system to recognize, not only his dominant learning style, but also the changes in this style along the e-learning course. The method was evaluated, with favorable results, in the frame of an e-learning course for student of Computer Science.Workshop de Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelado del estudiante en sistemas tutores inteligentes

En la producción de los STI convergen las distintas epistemológicas que quedan evidenciadas en la práctica docente. Se busca una nueva opción de diseño de STI que sea más versátil centrada en la forma en que los estudiantes mantienen, organizan y adquieren los nuevos conocimientos. Las diferentes formas de pensar de los estudiantes, constituyen los estilos de aprendizaje, a través de los cuales se puede establecer el modo en que estos conocimientos se almacenan, se relacionan y se utilizan con los adquiridos anteriormente. Es necesario caracterizar a los estudiantes además considerando el tipo de inteligencia preponderante en cada uno, ya que permitirá soluciones más individualizadas. Esto conlleva a rediseñar los componentes de cada módulo del sistema tutor.Facultad de Informátic

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

El problema del modelado del estudiante en Sistemas Tutores Inteligentes

El presente subproyecto forma parte del proyecto “Metodología de diseño y evaluación de Sistemas tutores inteligentes” que se desarrolla actualmente en Facultad de Ingeniería, donde para la producción de los STI convergen las distintas corrientes y vertientes epistemológicas que quedan evidenciadas en la práctica docente. Se busca una nueva opción que sea más versátil respecto de cómo el alumno mantiene, organiza y adquiere los nuevos conocimientos. Las diferentes formas de pensar de los alumnos, constituyen los estilos de aprendizaje, a través de los cuales se puede llegar a analizar de qué modo en que estos conocimientos se almacenan, se relacionan y se utilizan con los adquiridos anteriormente. Por ello, es necesario caracterizar a los estudiantes, ya que esto permitiría soluciones más individualizadas de acuerdo a cada estilo. Esto conlleva a rediseñar los componentes de cada módulo del sistema tutor. Así, un sistema tutor ó bien un asesor inteligente con diagnóstico del estilo del estudiante puede ser una opción válida.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

El problema del modelado del estudiante en Sistemas Tutores Inteligentes

El presente subproyecto forma parte del proyecto “Metodología de diseño y evaluación de Sistemas tutores inteligentes” que se desarrolla actualmente en Facultad de Ingeniería, donde para la producción de los STI convergen las distintas corrientes y vertientes epistemológicas que quedan evidenciadas en la práctica docente. Se busca una nueva opción que sea más versátil respecto de cómo el alumno mantiene, organiza y adquiere los nuevos conocimientos. Las diferentes formas de pensar de los alumnos, constituyen los estilos de aprendizaje, a través de los cuales se puede llegar a analizar de qué modo en que estos conocimientos se almacenan, se relacionan y se utilizan con los adquiridos anteriormente. Por ello, es necesario caracterizar a los estudiantes, ya que esto permitiría soluciones más individualizadas de acuerdo a cada estilo. Esto conlleva a rediseñar los componentes de cada módulo del sistema tutor. Así, un sistema tutor ó bien un asesor inteligente con diagnóstico del estilo del estudiante puede ser una opción válida.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI