Redes bayesianas para predecir el estilo de aprendizaje de estudiantes en entornos virtuales

Autores

  • Lissette Geoconda López-Faican Universidad Nacional de Loja - UNL
  • Luis Antonio Chamba-Eras Universidad Internacional del Ecuador - UIDE

DOI:

https://doi.org/10.5380/atoz.v3i2.41343

Palavras-chave:

Inteligencia artificial, Modelo bayesiano, Modelo Felder-Silverman

Resumo

Introdução: Descreve o uso de Redes Bayesianas - com base no modelo Felder-Silverman - para a implementação de um modelo de incerteza voltado à previsão do estilo de aprendizagem de alunos que interagem em um ambiente virtual de aprendizagem. Método: O modelo de incerteza,  projetado e desenvolvido para operar na LMS Moodle foi validado em um cenário educacional, consistindo em sua aplicação experimental em dois grupos de participantes oriundos da Universidade Nacional de Loja e da Universidade Internacional do Equador. Resultados: O bloco "Estilo de Aprendizagem" (EA) permitiu aos estudantes visualizar as probabilidades de cada dimensão de sua EA, notando que, de acordo com sua interação, essas probabilidades se modificavam. Da mesma forma, o professor pode visualizar as mudanças de probabilidade de EA obtidos pelos alunos quando estes interagiram em um curso virtual hospedadono Ambiente Virtual de Aprendizagem. Conclusão: A proposta pode servir de suporte para os professores que desejem identificar os estilos de aprendizagem predominantes dos estudantes e, com base nisso, elaborar atividades e recursos para suas disciplinas.

Biografia do Autor

Lissette Geoconda López-Faican, Universidad Nacional de Loja - UNL

Bachiler en Ingeniería de Sistemas - UNL

Luis Antonio Chamba-Eras, Universidad Internacional del Ecuador - UIDE

Bachiler en Ingeniería - Sistemas Informáticos y Computación - UTPL/Ecuador, Máster en Ingeniería Computacional y Sistemas Inteligentes - UPV/EHU/España, Doctorando en Ingeniería informática - UPV/EHU/España. Docente investigador - UIDE

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Publicado

2014-12-31

Como Citar

López-Faican, L. G., & Chamba-Eras, L. A. (2014). Redes bayesianas para predecir el estilo de aprendizaje de estudiantes en entornos virtuales. AtoZ: Novas práticas Em informação E Conhecimento, 3(2), 107–115. https://doi.org/10.5380/atoz.v3i2.41343

Edição

Seção

Artigos