Detección de estilos de aprendizaje mediante técnicas de análisis de cluster
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Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías
Resumen
A pesar del gran auge del e-learning, este no garantiza por sí sólo, una mayor calidad en el aprendizaje. Muchas personas que inician un curso de e-learning lo abandonan debido a que, frecuentemente, estos se diseñan sin tener en cuenta que los estudiantes no aprenden de la misma manera sino que tienen diferentes estilos de aprendizaje que los caracterizan.
Existen diversas investigaciones en las que se demuestra que los estudiantes aprenden con más efectividad cuando se les enseña según sus estilos de aprendizaje predominantes. En estos trabajos, se reconoce que los estudiantes aprenden de muchas maneras: viendo y escuchando, reflexionando y actuando, razonando lógica e intuitivamente, construyendo analogías y modelos matemáticos. Así mismo, se afirma que los métodos de enseñanza también son diversos. Algunos instructores leen, otros demuestran o discuten, algunos se centran en principios y otros en aplicaciones, algunos enfatizan la memoria y otros la comprensión. Cuánto aprenda un estudiante en un curso dependerá de su habilidad innata y de su preparación previa, pero además, de la compatibilidad entre su estilo de aprendizaje y el estilo de enseñanza de su instructor. Por consiguiente, es deseable que un sistema de e-learning posea cierto grado de adaptabilidad que le permita personalizar el contenido y la estrategia de enseñanza de acuerdo a las preferencias y necesidades de cada alumno, y en particular, a su estilo de aprendizaje.
En este trabajo, se propone un método que consiste en la aplicación de técnicas de Análisis de Cluster al conjunto de interacciones del estudiante con el sistema de e-learning para poder reconocer, no sólo su estilo de aprendizaje dominante, sino también los cambios en este estilo a lo largo del curso, que serían imposibles de detectar mediante un simple test.
La ventaja de usar técnicas de Clustering radica en que constituyen una herramienta muy útil cuando se pretenden descubrir patrones en almacenes de datos muy grandes que crecen exponencialmente, tal cual ocurre con los registros de transacciones de los sistemas de e-learning.
El método propuesto fue evaluado en el contexto de un curso de Sistemas de Tiempo Real. Los resultados, de esta primera experiencia, indican que dicho método, constituye una alternativa válida si se pretende reconocer el estilo de aprendizaje de un estudiante.
Filiacion del Creador:
Palabras clave
E-learning, Estilo de aprendizaje, Análisis de cluster, Personalización
Citación
Farias, Roberto A. 2008. Detección de estilos de aprendizaje mediante técnicas de análisis de cluster.Trabajo final de grado. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías