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14 Sistemas de aprendizaje e-learning: técnicas de
inteligencia artificial para las inteligencias múltiples

RESUMEN
Este trabajo compara la estadística tradicional y los métodos inteligentes computacionales con
el fin describir las preferencias más altas de los estudiantes. Para obtener la información se
utilizaron unos cuestionarios, los cuales se aplicaron a un total de 1042 estudiantes de dos uni-
versidades públicas en Tijuana, México. Estos cuestionarios fueron el modelo VARK para los
estilos de aprendizaje, IM para el de inteligencia múltiples y el de Preferencias de estudio por
parte de los alumnos. El propósito es crear objetos de aprendizaje de acuerdo con los estilos
VARK y las actividades semipresenciales de aprendizaje mediante planes de clase, a partir de
los resultados de las preferencias más altas determinadas por las técnicas inteligentes compu-
tacionales y de estadística que se aplicaron.

Se utilizaron la estadística clásica, redes neuronales artificiales (ANN) y un sistema de inferencia
artificial neuro difuso (ANFIS). Para sus configuraciones se utilizó la base de datos aplicada a
los estudiantes, se compararon los resultados obtenidos por los diferentes métodos y se ana-
lizaron los resultados, de los cuales se demostró que el uso de un ANFIS es la mejor opción
para determinar la regresión entre variables.

También, se creó un modelo semipresencial y se aplicó a un caso de estudio con alumnos de la
materia de programación orientada a objetos en una escuela de educación superior. Finalmente,
se demostró que el uso del modelo semipresencial con las actividades propuestas pueden me-
jorar el aprendizaje y el promedio de calificaciones en los estudiantes del área de computación.

ABSTRACT
This work compares classical statistical and intelligent computational methods in order to des-
cribe the highest student’s preferences. To obtain the information, some questionnaires were
used; these questionnaires were applied to a population of 1042 students at two Tijuana’s
public universities in Mexico. These questionnaires were the VARK’s model to learning styles,
IM to multiple intelligence and the student’s preferences. The purpose is to create the learning
objects according to VARK’s styles and create some blended learning activities according to
a class plan, thus taking the results of the highest preferences determined by the intelligent
computational techniques and classical statistic applied to this research.

The classical statistic method, artificial neural nets (ANN) and artificial neural fuzzy inference
system (ANFIS) were used. To configure these methods the database obtained by the question-
naires was used; the results obtained by the different methods were compared and the results
analyzed, which demonstrated that the ANFIS was the best option to obtain the regression.

A blended learning model was created and applied to a group of students in an Object Oriented
Programming course in a public university; it was demonstrated that when the blended model
was used with the proposed activities recommended by this work, the learning and scores of
the student in the computational field improved.