SDEA: sistema diagnosticador de estilos de aprendizaje orientado a los ambientes de formación web

• Autores: Ali Culchac de la Vega, Julio Rangel Vellojin, Miguel Angel Palomino Hawasly
• Localización: Tecnología en Marcha, ISSN 0379-3982, ISSN-e 2215-3241, Vol. 30, Nº. 4, 2017, págs. 80-92
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • DSLS: diagnostic system of learning styles oriented to web training environments
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• Resumen
  • español

    El proceso de aprendizaje en los seres humanos, sigue siendo un tema que reviste gran importancia no solo desde el ámbito de la educación, sino también desde las ciencias cognitivas y la computación, un buen punto de partida es precisamente lo que se aborda es este trabajo y es el desarrollo de un Sistema Diagnosticador de Estilos de Aprendizaje (SDEA) orientado a los ambientes de formación web, con lo cual se busca optimizar los mecanismos de valoración para determinar el estilo de aprendizaje predominante de las personas en un ámbito formativo virtual. El abordaje metodológico se basó en el desarrollo clásico de sistemas con algunas modificaciones propuestas por los autores, incorporando modelos de la lógica difusa. En cuanto a los resultados obtenidos, se puede evidenciar un prototipo funcional del sistema basado en un motor difuso que permite inferir el estilo de aprendizaje predominante de un usuario particular.Palabras Claves: Estilos de Aprendizaje, sistema diagnosticador, ambientes de formación web, lógica difusa.

  • English

    The learning process in human beings continues to be a subject of great importance not only from the field of education, but also from the cognitive sciences and computing, a good starting point is precisely what is addressed is this work And is the development Diagnostic System of a Learning Styles (DSLS) oriented to web training environments, which seeks to optimize the evaluation mechanisms to determine the predominant learning style of people in a virtual training environment. The methodological approach was based on the classical development of systems with some modifications proposed by the authors, incorporating fuzzy logic models. As for the results obtained, it is possible to show a functional prototype of the system based on a diffuse motor that allows to infer the predominant learning style of a particular user.