Plataforma para estructuración de cursos adaptativos basado en los estilos de aprendizaje activo, reflexivo, teórico y pragmático utilizando técnicas de inteligencia artificial.

Abstract

En la actualidad se ha adquirido un gran interés en determinar cómo los estudiantes aprenden y adquieren el conocimiento de manera independiente, ya que hoy en día cuando aprender a aprender constituye una de las demandas del contexto, es preciso que se diagnostiquen los estilos de aprendizaje de los estudiantes, lo que puede orientar con mayor claridad el desarrollo de la autonomía. Bajo éste panorama, el objetivo principal del trabajo de titulación se fundamenta en proveer cursos adaptativos basados en los estilos de aprendizaje Activo, Reflexivo, Teórico y Pragmático utilizando técnicas de Inteligencia Artificial. Para ello se realizó un análisis en base a técnicas investigativas tales como encuestas y entrevistas dirigidas a los docentes y estudiante de la Carrera de Ingeniería en Sistemas de la Universidad Nacional de Loja y se utilizó redes neuronales con el Framework WEKA con el fin de diseñar un modelo que permita la experimentación directa con la base de conocimiento. El modelo propuesto de la red neuronal se integró y codificó como un servicio en el servidor de aplicaciones para lograr la identificación de los diferentes estilos de aprendizaje de los contenidos ingresados al sistema, el mismo que fue validado en un escenario educativo real. Para el proceso de validación, se estableció y creó un curso de programación, a fin de que un Grupo Experimental conformado por estudiantes universitarios interactúen en el curso virtual y en base a ello, el modelo implantado en el servidor de aplicaciones genere resultados.