Page 24 - Sistemas de aprendizaje e-learning: técnicas de inteligencia artificial para las inteligencias múltiples

Sistemas de Aprendizaje e-learning: técnicas de 23
inteligencia artificial para las inteligencias múltiples

Figura 2.1. Estilística del aprendizaje.

Dependiente e independiente del campo
Witkins y Moore

Jerome Kagan Reflexivo-impulsivo
Procesamiento Gordon Park Holista-serialista
humano de la
información David Kolb y Gregor Convergente, divergente, acomodador y asimilador

McCarthy Imaginativo, analítico, sentido común y dinámico

Honey-Alonso Activo, reflexivo, teórico y pragmático

Preferencia Visual, kinestésico, auditivo y lecto-escritor
instruccional Fleming y Mills

Myers y Briggs 16 estilos
Realista, investigador, social,
Personalidad John Holland empresarial, artista, convencional

Antony y Gregore Secuencial directo, secuencial abstracto,
azaroso abstracto y azaroso concreto

John Holland 18 elementos para 4 estímulos
Interacción
social
Stremberg Directo, interactivo, constante y complejo

Otros Dunn y Dunn 7 estilos de pensamiento

En este trabajo no se trata de discutir cuál de los estilos es mejor, y para ello se decidió utili-
zar la última versión de Fleming (Copyright Versión 7.1, 2011 [7]) (Fleming y Mills, 1992), el cual
indica en su trabajo hecho en 1987 que cada estudiante aprende cualquier tema según su
propio estilo de aprendizaje; con su trabajo se introduce la palabra VARK, la cual se refiere a
las modalidades sensoriales Visual, Auditivo, Lector/Escritor y Kinestésico, que son utilizadas
para aprender información (Fleming y Mills, 1992).

Para cada uno de los estilos se deben construir actividades con el fin de que los alumnos lle-
guen a convertirse en estudiantes más exitosos en cuanto a su aprovechamiento; un alumno
puede tener un estilo muy predominante o tener varios estilos de aprendizaje.