Herramienta de autor para la identificación de estilos de aprendizaje utilizando mapas auto-organizados en dispositivos móviles

Autores

  • Ramón Zatarain Cabada Sistemas y Computación, Coord. de Posgrado Instituto Tecnológico de Culiacán
  • María Lucía Barrón Estrada Sistemas y Computación, Coord. de Posgrado Instituto Tecnológico de Culiacán

Palabras clave:

Sistemas tutores inteligentes, software para trabajo en grupo, procesos de aprendizaje.

Resumen

En el presente trabajo de investigación se explora una propuesta metodológica cuyo objetivo principal es la identificación de estilos de aprendizaje utilizando un método de Mapas Auto-Organizados implementados para trabajar en dispositivos móviles principalmente. Estos pueden trabajar en tiempo real y sin interacción directa del estudiante, lo cual implica la ausencia de información previa. Los resultados generados son una herramienta de autor para cursos adaptativos en ambientes Web 2.0.

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Referencias

Barrón-Estrada, M. L., Zatarain-Cabada, R., y Santillán-Hernández, L.C. (2009). Adaptación dinámica de contenidos educativos en dispositivos móviles. En A. Gelbukh (Eds.), Artificial intelligence and applications (pp. 191-201). Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial.

Coffield, F., Moseley, D., Hall, E. y Ecclestone, K. (Ed.). (2004). Learning styles and Pedagogy in post-16 Learning: A systematic and critical review. Wiltshire: Learning and Skills Research Centre.

Felder, R. M., y Silverman, L. K. (1988). Learning and teaching styles in engineering education. Engineering Education, 78(7), 674-681.

Felder, R. M. (1996). Matters of style. American Society for Engineering Education Prism. 6(4), 18-23.

Felder, R. M. y Soloman, B. A. (2004). Index of learning styles questionnaire. North Carolina State University. Consultado el 10 de mayo de 2009 de: http://www.engr.ncsu.edu/learningstyles/ilsweb.html

Felder, R. M. y Spurlin, J. E. (2005). Applications, reliability, and validity of the Index of Learning Styles. International Journal of Engineering Education, 21(1), 103 - 112.

Gardner, H. (2000). Can technology exploit our many ways of knowing? En D. T. Gordon (Ed.), The digital classroom: How technology is changing the way we teach and learn (pp. 32-35). Cambridge, MA: Harvard Education Letter.

Kohonen, T. (2001). Self-organizing maps. Berlín, Alemania: Springer.

Lauesen, S. (2005). User interface design. A software engineering perspective. Essex, Inglaterra: Pearson/Addison-Wesley.

Litzinger, T. A., Lee, S. H., Wise, J. C. y Felder, R. M. (2005). A Study of the reliability and validity of the Felder-Soloman Index of Learning Styles. Proceedings of the 2005 American Society for Engineering Education Annual Conference & Exposition. American Society for Engineering Education, EE. UU., 1-16.

Ong, J. y Ramachandran, S. (2003). Intelligent tutoring systems: Using AI to improve training performance and ROI. San Mateo, CA: Stottler Henke Associates, Inc.

Parvez, S. M. y Blank, G. D. (2008). Individualizing tutoring with learning style based feedback. En B. Woolf, E. Aimeur, R. Nkambou, y S. Lajoie (Eds.), Lecture notes in computer science: Intelligent tutoring systems Vol. 5091 (pp. 291-301). Alemania: Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

Stash, N. V., Cristea, A. I. y De Bra, P. M. (2004). Authoring of learning styles in adaptive hypermedia: problems and solutions. En S. Feldman, M. Uretsky, M. Najork, y C. Wills (Eds.), Proceedings of the 13th International World Wide Web conference, 114-123.

Zywno, M. S. (2003). A contribution to validation of score meaning for Felder-Soloman's Index of Learning Styles. Proceedings of the 2003 American Society for Engineering Education Annual Conference & Exposition, EE. UU., 23-25.

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Publicado

2011-05-01

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