Redes bayesianas para predecir el estilo de aprendizaje de estudiantes en entornos virtuales

  • Lissette Geoconda López-Faican Universidad Nacional de Loja - UNL
  • Luis Antonio Chamba-Eras niversidad Internacional del Ecuador - UIDE

Resumo

Introdução: Descreve o uso de Redes Bayesianas - com base no modelo Felder-Silverman - para a implementação de um modelo de incerteza voltado à previsão do estilo de aprendizagem de alunos que interagem em um ambiente virtual de aprendizagem. Método: O modelo de incerteza,  projetado e desenvolvido para operar na LMS Moodle foi validado em um cenário educacional, consistindo em sua aplicação experimental em dois grupos de participantes oriundos da Universidade Nacional de Loja e da Universidade Internacional do Equador. Resultados: O bloco "Estilo de Aprendizagem" (EA) permitiu aos estudantes visualizar as probabilidades de cada dimensão de sua EA, notando que, de acordo com sua interação, essas probabilidades se modificavam. Da mesma forma, o professor pode visualizar as mudanças de probabilidade de EA obtidos pelos alunos quando estes interagiram em um curso virtual hospedadono Ambiente Virtual de Aprendizagem. Conclusão: A proposta pode servir de suporte para os professores que desejem identificar os estilos de aprendizagem predominantes dos estudantes e, com base nisso, elaborar atividades e recursos para suas disciplinas.

 

Palavras-chave: Inteligencia artificial. Modelo bayesiano. Modelo Felder-Silverman.

 

Link para o texto completo (PDF)

http://www.atoz.ufpr.br/index.php/atoz/article/view/82

 

 

Biografia do Autor

Lissette Geoconda López-Faican, Universidad Nacional de Loja - UNL
Bachiler en Ingeniería de Sistemas – UNL.
Luis Antonio Chamba-Eras, niversidad Internacional del Ecuador - UIDE
Doctorando en Ingeniería informática - UPV/EHU/España.
Publicado
2015-03-12
Seção
Resumos de artigos científicos