Publicación:
Modelo de Sistema e-learning adaptativo para el nivel superior, utilizando aprendizaje colaborativo basado en proyectos, considerando estilos de aprendizaje y estilos de pensamiento

dc.contributor.author Rivera Chávez, Claudia Patricia es_PE
dc.date.accessioned 2024-05-30T23:13:38Z
dc.date.available 2024-05-30T23:13:38Z
dc.date.issued 2018
dc.description.abstract Luego de realizar la revisión histórica y establecer el estado de Arte, del e-Learning y de algunos enfoques para el diseño e implementación de estos sistemas que cuenten con un comportamiento adaptativo, así como de diferentes enfoques y aplicaciones computacionales y de las metodologías y técnicas de Inteligencia Artificial, que son utilizadas en la propuesta del modelo de arquitectura Hibrida de un sistema e-Learning, que incorpora técnicas de: Agentes Inteligentes, Red Neuronal Back Propagation, Lógica Difusa, Razonamiento Basado en Casos y que incorpora los enfoques de los “Estilos de Aprendizaje” y “Estilos de Pensamiento”, para optimizar la adaptación del modelo, a las características, intereses, expectativas y demandas del estudiante. La autora, se enfoca en las teorías de Honey y Munford, que proponen una taxonomía de estilos de aprendizaje, susceptibles de ser tratadas para su reconocimiento automático, a través del modelo Neuro Difuso, propuesto y desarrollado en el presente trabajo, que utiliza las interacciones del usuario con el sistema e-Learning, las que son debidamente categorizadas y correlacionadas con los estilos de aprendizaje, para posteriormente ser procesadas por una Red Neuronal Back Propagation, en la que considerando que los límites de los estilos de aprendizaje son imprecisos, se incorpora la Lógica Difusa, para un mejor tratamiento de algunas variables, en la etapa de procesamiento de la Red Neuronal, lo que posibilita un mejor grado de eficiencia en la identificación de estilos de aprendizaje realizados por el modelo. Los resultados ofrecidos por el modelo, son correlacionados con los datos obtenidos a través del método tradicional de Honey y Munford, que fueron debidamente tabulados y sistematizados. Este trabajo de investigación, pretende contribuir con una propuesta original de un modelo de arquitectura Híbrida del Sistema e- Learning, enfocándose el desarrollo del modelo y las pruebas correspondientes, principalmente en el reconocimiento online automatizado de los estilos de aprendizaje de los usuarios, de una forma transparente para estos, para dotar al modelo de las posibilidades de la personalización del suministro y la utilización de materiales y objetos de aprendizaje, que a diferencia de los sistemas de e-Learning tradicionales, que son diseñados para aprendices en general, obviando la consideración de las diferencias individuales, habilidades, estilos de pensamiento y aprendizaje y que pueden ser de gran utilidad, como componente de arquitecturas de sistemas e-Learning adaptativos. Finalmente, se establecen las conclusiones y recomendaciones para trabajos futuros.
dc.description.sponsorship Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico - Fondecyt
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12390/1674
dc.language.iso spa
dc.publisher Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
dc.subject Red Neuronal Backpropagation
dc.subject E-Learning es_PE
dc.subject Identificación de estilos de aprendizaje es_PE
dc.subject Lógica Difusa es_PE
dc.subject Razonamiento Basado en Casos es_PE
dc.subject Aprendizaje Basado en Proyectos es_PE
dc.subject.ocde https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.00
dc.title Modelo de Sistema e-learning adaptativo para el nivel superior, utilizando aprendizaje colaborativo basado en proyectos, considerando estilos de aprendizaje y estilos de pensamiento
dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dspace.entity.type Publication
oairecerif.author.affiliation #PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
thesis.degree.discipline Ingeniería de Producción
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Unidad de Posgrado.Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios
thesis.degree.name Doctora en Ingeniería de Producción
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