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Pattern Recognition for the Identification of Learning Styles on Educational Mobile and Social Network Tools
RAMON ZATARAIN CABADA
MARIA LUCIA BARRON ESTRADA
CARLOS ALBERTO REYES GARCIA
Acceso Abierto
Atribución-NoComercial-SinDerivadas
Adaptive mobile learning
Social learning networks
Authoring tools
Learning styles
Artificial neural networks
Fuzzy systems
Aprendizaje adaptativo móvil
Redes sociales de aprendizaje
Herramientas de escritura
Estilos de aprendizaje
Redes neuronales artificiales
Sistemas difusos
In this paper we present an implementation of pattern recognition techniques as the central part of an adaptive learning social network to be used as an authoring and learning tool. With this tool, adaptive courses, intelligent tutoring systems and lessons can be created, displayed and shared in collaborative and mobile environments by communities of instructors and learners. To show the maturation process to end up with the adaptive tool called Zamná, we first show the development of three previous intelligent tutoring systems with authoring and personalizing capabilities. In most of them the Felder–Silverman model is followed to tailor courses to the student's learning style. Several pattern recognition approaches are applied to identify the student's learning style. An introduction of a social learning network to create, view and manage adaptive intelligent tutoring systems, and some innovative methods to identify the student's learning style, are the contributions of this paper.
En este trabajo se presenta la aplicación de las técnicas de reconocimiento de patrones en la parte central de una red de aprendizaje social adaptativa para ser utilizado como una herramienta de aprendizaje y de creación. Con esta herramienta, los cursos de adaptación, sistemas tutoriales inteligentes y los curso se pueden crear, visualizar y compartir en entornos colaborativos y móviles de las comunidades de profesores y alumnos. Para mostrar el proceso de maduración y para terminar con la herramienta adaptativa llamada Zamná en primer lugar mostramos el desarrollo de tres sistemas tutores inteligentes anteriores con capacidades de personalización. En la mayoría de ellos se utiliza el modelo de Felder–Silverman para elaborar los cursos a la medida para el estilo de aprendizaje de cada estudiante. Varios métodos de reconocimiento de patrones se aplican para identificar el estilo de aprendizaje de estudiantes. La introducción de una red de aprendizaje social para crear, ver y administrar los sistemas de tutoría inteligente adaptativo, y algunos métodos innovadores para identificar el estilo de aprendizaje del alumno, son las contribuciones de este trabajo.
Computación y Sistemas
2011
Artículo
Inglés
Estudiantes
Investigadores
Público en general
Zatarain Cabada, R., et al., (2011). Pattern Recognition for the Identification of Learning Styles on Educational Mobile and Social Network Tools, Computación y Sistemas, Vol. 15 (2): 235-250
CIENCIA DE LOS ORDENADORES
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Aparece en las colecciones: Artículos de Ciencias Computacionales

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