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

Miguel Angel Palomino Hawasly, Miguel Strefezza, Leonardo Contreras

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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