SDEA: Sistema Diagnosticador de Estilos de Aprendizaje Orientado a los Ambientes de Formación Web

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Miguel Ángel Palomino-Hawasly
Ali Culchac de la Vega
Julio Rangel-Vellojin

Abstract

El proceso de aprendizaje en los seres humanos, sigue siendo un tema que reviste gran importancia no solo desde el ámbito de la educación, sino también desde las ciencias cognitivas y la computación, un buen punto de partida es precisamente lo que se aborda es este trabajo y es el desarrollo de un Sistema Diagnosticador de Estilos de Aprendizaje (SDEA) orientado a los ambientes de formación web, con lo cual se busca optimizar los mecanismos de valoración para determinar el estilo de aprendizaje predominante de las personas en un ámbito formativo virtual. El abordaje metodológico se basó en el desarrollo clásico de sistemas con algunas modificaciones propuestas por los autores, incorporando modelos de la lógica difusa. En cuanto a los resultados obtenidos, se puede evidenciar un prototipo funcional del sistema basado en un motor difuso que permite inferir el estilo de aprendizaje predominante de un usuario particular.

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How to Cite
Palomino-Hawasly, M. Ángel, de la Vega, A. C., & Rangel-Vellojin, J. (2017). SDEA: Sistema Diagnosticador de Estilos de Aprendizaje Orientado a los Ambientes de Formación Web. Tecnología En Marcha Journal, 30(4), 80–92. https://doi.org/10.18845/tm.v30i4.3413
Section
Artículo científico
Author Biographies

Miguel Ángel Palomino-Hawasly

Universidad de Córdoba, Colombia. Licenciatura en Informática y Medios Audiovisuales, docente titular.

Ali Culchac de la Vega

Universidad de Córdoba, Colombia. Licenciatura en Informática y Medios Audiovisuales, docente catedrático.

Julio Rangel-Vellojin

Universidad de Córdoba, Colombia. Licenciatura en Informática y Medios Audiovisuales, docente ocasional.