Page 58 - Sistemas de aprendizaje e-learning: técnicas de inteligencia artificial para las inteligencias múltiples
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Sistemas de Aprendizaje e-learning: técnicas de 57
inteligencia artificial para las inteligencias múltiples
ANÁLISIS DE RESULTADOS
A continuación se muestran los resultados del caso de estudio aplicando los diferentes méto-
dos (la regresión con estadística clásica, EC, ANN y ANFIS) y los cuestionarios de Estilos de
Aprendizaje (VARK) e Inteligencias Múltiples (IM).
4.1. RESULTADOS PRELIMINARES DE LOS CUESTIONARIOS VARK E IM
Como ya se mencionó, los estudiantes que llenaron correctamente el cuestionario fueron 1042;
fueron específicamente del área de computación con edades de entre 18 y 23 años; todos ellos
del primero al octavo semestre, y 19 % de los estudiantes son mujeres y 81 % hombres. Del cues-
tionario VARK los resultados muestran que: 16.53 % de los estudiantes son visuales; 31.73 %,
auditivos; 21.07 %, lecto/escritor; y 30.67 %, kinestésicos.
Como se pudo observar el estilo de preferencia más alto fue el “auditivo” con 31.73 %. Los re-
sultados de las inteligencias múltiples fueron: 4.2 % de los estudiantes resultaron con inteligen-
cia lingüística; 49.5 %, inteligencia lógica-matemática; 7.2 %, inteligencia espacial; 9.8 %, inte-
ligencia corpo-cinética; 13.1 %, inteligencia musical; 8.4 %, inteligencia interpersonal; y 7.8 %,
inteligencia intrapersonal. Como se pudo observar la inteligencia lógica-matemática fue la de
mayor porcentaje (49.5 %).
4.2. RESULTADOS UTILIZANDO LOS ESTILOS
DE APRENDIZAJE (VARK) Y LAS PREFERENCIAS
El cuestionario de preferencias tiene los siguientes identificadores: Picture, Maps, Teach-
meWithMapsDiagrams, WatchingMovies, Face, WatchingTV, VideoOnInternet, ByTV, Port- folio,
VideoInternetExp, Videos, Audio, PartnerTeachMe, ListeningMusic, Telephone, Lis- teningRa-
dio, OnInternet, ProfInterview, AskingFriendLanguage, Text, ebooks, Comment, ReadBoo-
kInstruction, ReadinBooks, MessCelphone, Newspaper, BooksJournals, VirtualBlack- Board,
Exam, HelpTutorial, Games, ExamplesInLab, PracSports, Personal, AskingFriend, AskingEx-
perts, BLearning, Classroom, ExamInLab y Experimenting.
4.2.1. RESULTADOS DE LA REGRESIÓN LINEAL
MÚLTIPLE UTILIZANDO ESTADÍSTICA CLÁSICA
Para la variable dependiente (y) utilizamos cada uno de los atributos recolectados por el cues-
tionario de preferencias; para la variable independiente (x) se utilizaron los resultados obtenidos
con la versión más reciente del cuestionario VARK (Fleming y Mills, 1992).
