Pattern Recognition for the Identification of Learning Styles on Educational Mobile and Social Network Tools

dc.creatorRAMON ZATARAIN CABADA
dc.creatorMARIA LUCIA BARRON ESTRADA
dc.creatorCARLOS ALBERTO REYES GARCIA
dc.date2011
dc.date.accessioned2023-07-25T16:24:44Z
dc.date.available2023-07-25T16:24:44Z
dc.identifierhttp://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/2076
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7807176
dc.descriptionIn this paper we present an implementation of pattern recognition techniques as the central part of an adaptive learning social network to be used as an authoring and learning tool. With this tool, adaptive courses, intelligent tutoring systems and lessons can be created, displayed and shared in collaborative and mobile environments by communities of instructors and learners. To show the maturation process to end up with the adaptive tool called Zamná, we first show the development of three previous intelligent tutoring systems with authoring and personalizing capabilities. In most of them the Felder–Silverman model is followed to tailor courses to the student's learning style. Several pattern recognition approaches are applied to identify the student's learning style. An introduction of a social learning network to create, view and manage adaptive intelligent tutoring systems, and some innovative methods to identify the student's learning style, are the contributions of this paper.
dc.descriptionEn este trabajo se presenta la aplicación de las técnicas de reconocimiento de patrones en la parte central de una red de aprendizaje social adaptativa para ser utilizado como una herramienta de aprendizaje y de creación. Con esta herramienta, los cursos de adaptación, sistemas tutoriales inteligentes y los curso se pueden crear, visualizar y compartir en entornos colaborativos y móviles de las comunidades de profesores y alumnos. Para mostrar el proceso de maduración y para terminar con la herramienta adaptativa llamada Zamná en primer lugar mostramos el desarrollo de tres sistemas tutores inteligentes anteriores con capacidades de personalización. En la mayoría de ellos se utiliza el modelo de Felder–Silverman para elaborar los cursos a la medida para el estilo de aprendizaje de cada estudiante. Varios métodos de reconocimiento de patrones se aplican para identificar el estilo de aprendizaje de estudiantes. La introducción de una red de aprendizaje social para crear, ver y administrar los sistemas de tutoría inteligente adaptativo, y algunos métodos innovadores para identificar el estilo de aprendizaje del alumno, son las contribuciones de este trabajo.
dc.formatapplication/pdf
dc.languageeng
dc.publisherComputación y Sistemas
dc.relationcitation:Zatarain Cabada, R., et al., (2011). Pattern Recognition for the Identification of Learning Styles on Educational Mobile and Social Network Tools, Computación y Sistemas, Vol. 15 (2): 235-250
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Adaptive mobile learning/Adaptive mobile learning
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Social learning networks/Social learning networks
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Authoring tools/Authoring tools
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Learning styles/Learning styles
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Artificial neural networks/Artificial neural networks
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Fuzzy systems/Fuzzy systems
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Aprendizaje adaptativo móvil/Aprendizaje adaptativo móvil
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Redes sociales de aprendizaje/Redes sociales de aprendizaje
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Herramientas de escritura/Herramientas de escritura
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Estilos de aprendizaje/Estilos de aprendizaje
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Redes neuronales artificiales/Redes neuronales artificiales
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Sistemas difusos/Sistemas difusos
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/1
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/12
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/1203
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dc.titlePattern Recognition for the Identification of Learning Styles on Educational Mobile and Social Network Tools
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.audiencestudents
dc.audienceresearchers
dc.audiencegeneralPublic


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