Identificación automática de estilos de aprendizaje en estudiantes de educación superior

Guillermo Mario Salazar Lugo; Ramona Imelda García López; Jorge Arturo Balderrama Trapaga; Lorenia Cantú Ballesteros

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Identificación automática de estilos de aprendizaje en estudiantes de educación superior

Salazar Lugo, Guillermo Mario Arturo ^[1] ; García López, Ramona Imelda ^[1] ; Balderrama, Jorge Arturo ^[2] ; Ballesteros, Lorenia Cantú
1. [1] Instituto Tecnológico de Sonora
  
  Instituto Tecnológico de Sonora
  
  México
2. [2] Universidad Veracruzana
  
  Universidad Veracruzana
  
  México
Localización: Educación Superior, ISSN 2071-1271, ISSN-e 2636-2163, Año 16, Nº. 23 (Enero-Junio), 2017, págs. 47-62
Idioma: español
Títulos paralelos:
- Automatic identification of learning styles in higher education students
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Resumen
- El objetivo del estudio es desarrollar un modelo para identificar estilos de aprendizaje en estudiantes de educación superior mediante el análisis de rastros de comportamiento en un LMS, un Sistema Gerencial de Aprendizaje abierto. Esta investigación por su alcance es pre-experimental con un diseño metodológico correlacional de tipo transversal. El procedimiento seguido consta de cinco pasos. Primero se implementó un curso en LMS abierto que permitiera medir características relevantes en la identificación de estilos de aprendizaje. Después se generó un modelo de estudiante basado en el comportamiento y estilos de aprendizaje. Posteriormente, se identificó la relación entre el comportamiento de estudiantes mientras usan un LMS abierto y su estilo de aprendizaje. Finalmente se generó un modelo de clasificación basado en árbol de decisión autogenerado y se validó la precisión del mismo. En el estudio participaron 84 estudiantes de educación superior de las carreras asociadas a las ciencias de la computación e informática de una universidad del sur de Sonora. La elección de la muestra se realizó de manera no probabilística por conveniencia. Se encontró que los estilos visual, equilibrado y sensitivo pueden predecirse correctamente en el 75% de los casos. Se recomienda incrementar la cantidad de estudiantes en estudios futuros, así como mejorar los criterios de clasificación de los distintos tipos de materiales.