Adaptación de contenido en cursos virtuales usando un sistema de inferencia difuso a partir de características cognitivas de los estudiantes

• Autores: Francisco Arias Sánchez, Julián Moreno Cadavid, Demetrio Arturo Ovalle Carranza
• Localización: Avances: Investigacion en Ingeniería, ISSN-e 2619-6581, ISSN 1794-4953, Vol. 9, Nº. 1, 2012, págs. 59-65
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Educational content adaptation in virtual courses using a fuzzy inference system with emphasis on student’s cognitive characteristics
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• Resumen
  • español

    Una de las características deseables de los cursosvirtuales es que estén dotados con mecanismosadaptativos que les permitan brindar una experienciade enseñanza/aprendizaje individualizada. Esteartículo se concentra particularmente en laadaptación de contenido y más específicamente enla selección de Objetos de Aprendizaje a partir dedos características cognitivas de los estudiantes: susestilos de aprendizaje y sus hemisferios cerebralesdominantes. Para llevar a cabo tal proceso se proponeun sistema de inferencia difuso y se emplean comomecanismos de medición para las característicasconsideradas los test FSLSM (por sus siglas en inglésde Felder and Silverman Learning Style Model) yRCMT (Revelador del Cociente Mental Tríadico).

  • English

    One of the main desirable characteristics ofvirtual courses is to allow students for havingacustomized teaching/learning experience basedon adaptive mechanisms. This article specificallyfocus on the adaptation of educational contentand more specifically in the selection of learningobjects with emphasis on the followingstudents’cognitive characteristics: their learning stylesand their dominant brain hemispheres. In orderto carryout such a process we propose a fuzzyinference system based on FSLSM (Felder andSilverman Learning Style Model) and TQDT(Triadic Quotient Detector Test) tests that areused as mechanisms for measuring the students’cognitive characteristics.

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