Las técnicas de clustering en la personalización de sistemas de e-learning

Abstract

Uno de los grandes problemas de la educación a distancia soportada por computadora (e-learning) radica en que muchos de los estudiantes que inician un curso, se frustran, se sienten desmotivados, no logran asimilar los conocimientos y en consecuencia lo abandonan. Una de las principales razones es que la mayoría de los cursos se diseñan sin tener en cuenta que los estudiantes aprenden de diferente manera, ya que cada uno posee un estilo de aprendizaje que lo caracteriza. Por lo tanto, es deseable que un sistema de e-learning presente un cierto grado de adaptabilidad que le permita personalizar la estrategia de enseñanza de acuerdo a las preferencias y necesidades de cada alumno; y en particular, al estilo de aprendizaje que presenta cada estudiante. En este artículo se propone un método basado en técnicas de Análisis de Cluster para detectar el estilo de aprendizaje dominante del estudiante. Este método considera las interacciones del alumno con el sistema para poder reconocer, no sólo su estilo de aprendizaje dominante, sino también los cambios en este estilo a lo largo del curso de e-learning. El método fue evaluado, con resultado favorable, en el marco de un curso a distancia para alumnos de Informática.

One of the principal problems of e-learning is that many of the students that begin a course are frustrated, they do not feel motivated, they are not able to assimilate the knowledge and, then, they abandon it. One of the main reasons is that most courses are designed without keeping in mind that the students learn in different way, because each one possesses a learning style that characterizes him. Therefore, it is desirable that an e-learning system presents certain degree of adaptability that allows it to personalize teaching strategies according to the preferences and necessities of each student; and particularly, to the student’s learning style. A method based on Cluster Analysis to detect the dominant student’s learning style is proposed in this article. This method considers student’s interactions with the system to recognize, not only his dominant learning style, but also the changes in this style along the e-learning course. The method was evaluated, with favorable results, in the frame of an e-learning course for student of Computer Science.