Estado afectivo en la identificación automática de estilos de aprendizaje - Guillermo Mario Salazar Lugo; Ramona Imelda García López; Jorge Arturo Balderrama Trápaga; Luis Felipe Rodríguez Torres (Universidad de Guadalajara, 2016)
La aportación principal de este trabajo es la definición de reglas para la identificación de estilos de aprendizaje mediante la fusión de la información monitoreada sobre el comportamiento, desempeño y estado afectivo de los estudiantes en un entorno virtual de aprendizaje, con base en fundamentos teóricos de la psicología cognitiva y estilos de aprendizaje. Revisamos diferentes teorías y modelos de emociones, modelos de estilos de aprendizaje y tipos de plataformas tecnológicas educativas. Como resultado del estudio, seleccionamos patrones de comportamiento, desempeño y estado afectivo, así como las fórmulas y reglas que permiten la integración de dichos patrones para la identificación automática de estilos de aprendizaje. El sistema de administración del conocimiento Moodle servirá como base para la validación de las reglas propuestas a través de un caso de estudio en un trabajo futuro.