Clasificación de estilos de aprendizaje de los estudiantes de la Escuela de Informática utilizando mapas Auto-Organizativos de Kohonen
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Date
2013
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidad Nacional de Trujillo
Abstract
El presente trabajo brinda una propuesta de gran utilidad, para la clasificación del estilo de aprendizaje de los estudiantes de la escuela de Informática de la Universidad Nacional de Trujillo._x000D_
Para la clasificación se aplicaron Redes Neuronales basadas de los Mapas Auto-Organizativos de Kohonen; se tuvo como entrada al test de Felder y Silverman que recoge datos sobre como un estudiante captura y procesa la información._x000D_
Para el desarrollo del trabajo de investigación se aplicaron encuestas a los estudiantes de Informática lo que permitió consistenciar la entrada al Mapa Auto-Organizativo de Kohonen._x000D_
Luego del análisis de los resultados obtenidos en las pruebas podemos decir que el tiempo de respuesta del algoritmo está relacionado con el tamaño del mapa. Asimismo el desempeño en cuanto a presicion y recall se alcanzó un valor de 92 %. Por otro lado los resultados que describen a los estudiantes de la escuela de Informática son: el 69 % de los estudiantes presentan un equilibrio apropiado, para la primera dimensión Activo–Reflexivo (relativa a como los estudiantes perciben la información); el 62% presenta un equilibrio apropiado, para la segunda dimensión Sensitivo-Intuitivo (relacionada con la modalidad sensorial a través de la cual es más efectivamente percibida la información); el 46% presenta una preferencia moderada hacia el estilo Visual, para la tercera dimensión (relativa a la forma que el estudiante prefiere procesar la información) y el 63% presenta un equilibrio apropiado, para la cuarta dimensión Secuencial-Global (relacionada a la forma de procesar y comprender la información)
Description
The present work provides an useful proposal for classification learning style of the students of the school of Informatics, National University of Trujillo._x000D_
For classification based Neural Networks were applied the Self-Organizing Map of Kohonen, was taken as input to test Felder and Silverman that collects data on how a student captures and processes information._x000D_
For the development of were applied work of investigation surveys Informatics students allowing entry to give consistency to the Self-Organizing Map of Kohonen._x000D_
After analyzing the results of the tests can be said that the response time of the algorithm is related to the map size. Also the performance in terms of precision and recall was reached a value of 92%. On the other hand the results that describe the school students of Informatics are: 69% of students have an appropriate balance for the first Active-Reflective dimension (relative to how students perceive the information), 62% have an appropriate balance, for the second Intuitive - Sensitive dimension (related to sensory modality through which is actually perceived information), 46% presents a moderate preference towards Visual style for the third dimension (regarding the way that the student prefers to process information) and 63% have an appropriate balance, for the fourth dimension Sequential-Global (related to how to process and understand the information)
Keywords
Mapas Auto-Organizativos, Kohonen