Page 46 - Sistemas de aprendizaje e-learning: técnicas de inteligencia artificial para las inteligencias múltiples

Sistemas de Aprendizaje e-learning: técnicas de 45
inteligencia artificial para las inteligencias múltiples

METODOLOGÍA

En este capítulo se describe la metodología que se utilizó para llevar a cabo la investigación
y se describe la metodología para el experimento. La metodología incluyó el estudio del arte
sobre los temas que versa esta investigación, caso de estudio que se utiliza para recolección
de datos, diseño de cuestionario de preferencias, aplicación de técnicas estadísticas y de
inteligencia computacional, diseño de objetos de aprendizaje, diseño de actividades semipre-
senciales, modificación del sistema recomendado, realización de un experimento, análisis de
resultados y conclusiones. Asimismo, se establece la ruta crítica de la metodología, se descri-
ben los instrumentos de trabajo, la selección y la muestra de trabajo, la validez y confiabilidad
de los instrumentos, el procedimiento para la recolección de datos; se realizó un experimento,
se analizaron los resultados y se describieron las limitaciones del trabajo de investigación. En
las siguientes secciones se describe a mayor detalle la metodología.

3.1. CASO DE ESTUDIO

3.1.1. DESCRIPCIÓN DEL CASO DE ESTUDIO
Los estudiantes de ingeniería utilizan diferentes formas para aprender y diferentes recursos
dependiendo de sus propios estilos de aprendizaje que muestran diferentes preferencias para
ello. Es por ello que, cuando se les muestran materiales didácticos (objetos de aprendizaje),
estos podrán ser más efectivos cuando se adaptan de manera personalizada. Este caso de
estudio está enfocado en describir las preferencias de los objetos de aprendizaje utilizando
para ellos las preferencias de aprendizaje de los estudiantes, los estilos de aprendizaje VARK y
las inteligencias múltiples de Gardner; se utilizó una escala que va de menor a mayor preferen-
cia. Para la obtención de resultados se aplican técnicas de regresión con estadística clásica y
técnicas de inteligencia computacional, como lo son las redes neuronales artificiales y sistemas
de inferencia neurodifusos.

Se propone esta investigación con el objetivo de construir un modelo educativo semipresencial
con el fin de favorecer el aprovechamiento de los estudiantes de ingeniería.

Para obtener la base de datos, se aplicó una encuesta de 1200 cuestionarios a estudiantes
de ingeniería, pero sólo 1042 de estos cuestionarios fueron completados satisfactoriamente.

Estos estudiantes fueron de dos universidades públicas en Baja California, México: Instituto
Tecnológico de Tijuana (ITT) con los estudiantes de Ingeniería en Sistemas Computacionales e
Ingeniería en Tecnologías de la Información y Comunicaciones y la Universidad Autónoma de
Baja California (UABC) con los estudiantes de Ingeniería en Computación.

3.1.2. APLICACIÓN DE LOS CUESTIONARIOS VARK,
IM Y PREFERENCIAS DEL USUARIO
Para obtener la información acerca de los estilos de aprendizaje de los usuarios. Utilizamos la
versión más reciente del cuestionario VARK de Fleming, el cuestionario de Gardner para las