Resumen de Diagnóstico de estilos de aprendizaje para favorecer la personalización de materiales educativos mediante redes bayesianas: servicios web para Moodle™
Néstor Fabián Peña Estrella, Miguel Ángel Mendoza Moreno, Carolina González Serrano
Resumen Los entornos virtuales de aprendizaje (EVA) cotidianamente no usan funciones adaptativas para sus usuarios, sin embargo, los sistemas adaptativos de aprendizaje (SAA) las emplean en favor del proceso de aprendizaje de los estudiantes. La adaptación (personalización) del sistema de aprendizaje hace necesario recurrir a la información de cada uno de los alumnos y, en tal sentido, los estilos de aprendizaje son características destacadas que individualmente muestran la proclividad del estudiante hacia ciertas preferencias o estrategias para aprender. En el presente artículo se evidencia el proceso investigativo seguido con el fin de dotar a un EVA representativo (Moodle™) de características adaptativas, empleando interfaces hacia servicios web desarrollados para diagnosticar estilos de aprendizaje, según múltiples modelos debidamente validados, y recomendar materiales educativos a cada estudiante, empleando como técnica las redes bayesianas. Los resultados permiten evidenciar la eficacia del desarrollo tecnológico realizado, probado con los estudiantes de un curso específico.
