Treffer: Desarrollo de un sistema de recomendación de contenidos educativos basado en estilos de aprendizaje aplicado a la Escuela de Ingeniería en Sistemas.
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El objetivo del presente trabajo fue desarrollar un sistema recomendador de contenidos educativos basado en estilos de aprendizaje que permita gestionar y recomendar contenidos a estudiantes con la finalidad de mejorar su rendimiento académico. Su desarrollo contempló dos estudios, un estudio preliminar que estableció las preferencias de contenido con respecto a estilos de aprendizaje, y otro estudio para evaluar el rendimiento académico de los estudiantes que emplearon el sistema. Como técnicas de recolección de datos se utilizaron: revisión de documentación, test de estilos de aprendizaje de David Kolb, test para determinar preferencia de contenidos y una evaluación estructurada con preguntas de selección múltiple. La población para los estudios fueron estudiantes de ingeniería en software de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, siendo la muestra para el primer estudio 128 estudiantes, y para el segundo se tomó a dos grupos de estudiantes determinados como grupo de control y grupo experimental respectivamente, para aplicar y comparar sus resultados al interactuar con el sistema y su contenido. Se realizó el desarrollo del sistema recomendador de contenidos con el lenguaje de programación java, siguiendo la metodología XP, haciendo uso de herramientas y tecnologías como: IDE NetBeans, javascript, Ajax, PrimeFaces y PostgreSQL. Los resultados obtenidos sobre preferencia de formato de contenido en relación al estilo de aprendizaje mostraron que los grupos convergente/asimilador prefieren el formato video, mientras que los grupos divergente/acomodador el formato simulación. La evaluación del rendimiento académico encontró que el grupo experimental obtuvo un promedio de 15.60/20, mientras que el grupo de control 12.74/20. Aplicando la prueba t-student se determinó que existe una diferencia significativa entre las medias de los datos. Se concluye que el uso del sistema recomendador mejoró el rendimiento de los estudiantes en un 14.3%. Se recomienda cargar contenido en diversos formatos para tener más ...