Aprendizaje Personalizado en Ambientes Virtuales

Annotations:

• La aplicación de las TIC en la educación y el impacto de Internet han fomentado el aprendizaje online, rompiendo muchas barreras limitantes de la educación tradicional como el espacio, tiempo, cantidad y cobertura. Sin embargo, surgen las nuevas propuestas de la calidad de los servicios educativos, como el acceso lineal a los contenidos y métodos no flexibles al estilo de aprendizaje de los usuarios (Vicari, Ovalle 2005).

1. Tecnicas de Inteligencia Artificial

   Annotations:

   • En el ámbito de la Inteligencia Artificial IA en educación, las investigaciones son enfocadas al desarrollo de sistemas para la educación, amplia aspectos del conocimiento (Vicari, 2005).
   1. Redes Neuronales
   2. Planificacion en IA
   3. Razonamiento Basado en Casos
   4. Algoritmos Geneticos
   5. 2 a parte

      Annotations:

      • En este contexto se diseña e implementa la plataforma MIgAP (Modelo Inteligente de gestión de Aprendizaje Personalizado), para presentar contenidos de aprendizaje, los cuales se adaptan al mejor estilo de aprendizaje de acuerdo al modelo de honey-Alonso (honey, 1994).
2. Estilos de Aprendizaje

   Annotations:

   • Los estilos de aprendizaje son los rasgos cognoscitivos, afectivos y fisiológicos que sirven como indicadores relativamente estables, de cómo los alumnos perciben interacciones y responden a sus ambientes de aprendizaje (Keefe, 1998).
   1. Activo
   2. Reflexivo
   3. Teorico
   4. Pragmatico
3. Benjamin Maraza Quispe
   1. Gustavo Morales Ayala
4. 1. Mineria de datos
   2. Logica Difusa
   3. Redes Bayesianas
   4. agentes inteligentes
5. Ciclo de vida del RbC:

   Annotations:

   • Las principales etapas son cuatro: Recuperación, Reutilización, Revisión y Retención. Estas cuatro etapas envuelven tareas básicas como: agrupamiento y clasificación de casos, selección y generación de casos, aprendizaje e indexación de casos, medición de similitud de casos, recuperación e inferencia de casos, análisis, reglas de adaptación y minería de datos.
   1. Recuperación
   2. Reutilización
   3. Revisión o Adaptación
   4. Retención