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Mapeo de Metadatos de Objetos de Aprendizaje con Estilos de Aprendizaje como Estrategia para mejorar la usabilidad de repositorios de recursos educativos

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Abstract and Figures

One of the topics that generate interest in the community is the possibility to relate the characteristics of students with the type of material that best suits your learning style, interests and preferences. This topic holds most importance in systems that perform automatic selection of materials and educational activities and thus improving the usability. The proposal presented in this article is directed to the personalized selection of learning objects according to the student Learning Style. The proposal and some of the tests that predict good outcomes in diverse systems is presented.
Content may be subject to copyright.
Title Learning Object Metadata Mapping in Learning
Styles as Strategy for Improving Usability of Educational
Resource Repositories.
Abstract One of the topics that generate interest in the
community is the possibility to relate the characteristics of
students with the type of material that best suits your learning
style, interests and preferences. This topic holds most
importance in systems that perform automatic selection of
materials and educational activities and thus improving the
usability. The proposal presented in this article is directed to
the personalized selection of learning objects according to the
student Learning Style. The proposal and some of the tests that
predict good outcomes in diverse systems is presented.
Index Terms Usability in repositories of educational
material, Object Learning Metadata, Learning Styles.
I. INTRODUCCIÓN
OS recursos educativos digitales en línea son cada día
más utilizados en las bibliotecas y en otros espacios en
los que se tiene acceso a internet. Tienen como objetivo, al
igual que los recursos denominados tradicionales, atender
necesidades y preocupaciones de los usuarios, facilitando la
obtención de información pertinente, precisa y relevante de
manera ágil y oportuna [1]. La disponibilidad de un número
elevado de recursos educativos es una ventaja para los
estudiantes, pues permite el acceso a material con diferentes
enfoques y creados por diferentes personas, lo cual facilita
una visión más amplia en el tratamiento de los conceptos y
las mismas estrategias de enseñanza. Pero esta enorme
cantidad de recursos educativos, además de la posibilidad
abierta de publicar material sin ningún proceso de
evaluación previo, también conlleva riesgos y problemas en
lo referente a la disponibilidad y relevancia de los materiales
recuperados, acordes con las necesidades, preferencias y
estilos de aprendizaje de los estudiantes.
Los Objetos de Aprendizaje (OAs) son una alternativa
Néstor D. Duque M., Universidad Nacional de Colombia Sede
Manizales. ndduqueme@unal.edu.co
Valentina Tabares M., Universidad Nacional de Colombia Sede
Manizales. vtabaresm@unal.edu.co
Rosa M. Vicari, Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS.
rosa@inf.ufrgs.br
que ataca parte de estos problemas, aprovechando su
etiquetado y disponibilidad en repositorios institucionales.
Morales y otros, reconocen que dentro de los materiales
educativos en línea, especial interés presentan los OAs que
se distinguen de otros recursos por su posibilidad de
reutilización en múltiples contextos, además de su
disponibilidad en diferentes ambientes [2]. Los OAs son
almacenados en bibliotecas digitales llamadas repositorios,
que son accesibles a través de una red para facilitar su
búsqueda y recuperación soportada en metadatos [3].
Los OAs almacenados en repositorios tienen entre los
fines la reutilización (de la misma forma que los contenidos
educativos abiertos). Por lo tanto, quien los desarrolla
necesita estar atento a la usabilidad y la adaptabilidad de
estos contenidos. Módulos muy pequeños o muy grandes
suelen ser ineficientes. Muy pequeños permiten la fácil
adaptación pero su utilidad puede verse afectada, ya que
tiende a ser muy específico y el trabajo que supone su
reutilización puede no ser compensado. Por otra parte,
módulos educativos muy grandes son de difícil adaptación y
reutilización. Siendo así, nuestra experiencia apunta en el
sentido, que los materiales con tamaño medio y
direccionados a una solución de problemas habituales del
día a día en las aulas de clase, suelen ser los de mayor
usabilidad, permiten una fácil adaptación, y por lo tanto
consiguen más fácilmente el objetivo de la reutilización. Sin
embargo, para que los contenidos educativos puedan ser
reutilizados es importante tener presente los derechos
asociados a los mismos, lo cual también está definido en los
metadatos.
En términos muy simples la usabilidad de un sistema se
asocia con facilidad de uso, pero asociado al usuario
particular que interactúa. Esto implica que en la usabilidad
hay un componente importante asociado a la adaptabilidad y
para adaptar la recuperación de OAs se debe reconocer la
individualidad del usuario representada en el perfil del
estudiante, entendido como las características permanentes y
no permanentes del estudiante y que puede involucrar
diferentes elementos académicos, sicológicos,
preferenciales, contextuales, etc. y un aspecto de gran
relevancia para el proceso educativo es su Estilo de
Aprendizaje.
El trabajo de selección de OAs almacenados en
repositorios de acuerdo con el perfil del aprendizaje de un
estudiante puede ser facilitado, si el desarrollador del
Mapeo de Metadatos de Objetos de Aprendizaje
con Estilos de Aprendizaje como Estrategia para
mejorar la Usabilidad de Repositorios de
Recursos Educativos
Néstor D. Duque, Valentina Tabares, Rosa M. Vicari
L
VAEP-RITA Vol. 3, Núm. 2, Jun. 2015
107
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
contenido pedagógico incluye en los metadatos información
que pueda ser asociada con las características de los usuarios
a los cuales está destinado. Con el fin de aprovechar los
metadatos que forman parte de un OA y realizar una
recuperación personalizada, se requiere asociar los valores
de sus etiquetas con elementos concretos del perfil de
estudiante. Esto implica determinar cuáles valores se
involucran en esta correspondencia. En esta dirección se
orientó el trabajo presentado en este artículo.
Trabajos como el de Peña y otros (2002) han realizado un
acercamiento a la relación de Estilos de Aprendizaje de los
estudiantes según el modelo de Felder y el tipo de material.
Su trabajo busca adecuar dinámicamente los contenidos
didácticos al estudiante, de acuerdo a sus preferencias
teniendo en cuenta el formato en el cual se presenta la
información. Esta propuesta no se enfoca a OAs, por lo
tanto no está sujeta a ningún estándar de metadatos [4].
Del mismo modo, en el trabajo presentado por Arias y
otros (2009) se propone un modelo para selección de
recursos educativos a ser utilizados en cursos virtuales, de
acuerdo al estilo de aprendizaje del estudiante. Esta
propuesta trabaja con OAs que se encuentran etiquetados
bajo el estándar Dublin Core [5].
En la práctica la selección automática de estos materiales
no es fácil, lo que dificulta su utilización en entornos como
repositorios de objetos de aprendizaje, para mejorar
resultados de búsqueda y permitir la adaptación de los
contenidos a las características de los estudiantes.
En trabajo previo [6], se presentó un primer acercamiento
de usar la información disponible de los materiales
educativos y las preferencias dependientes de los Estilos de
Aprendizaje del estudiante para realizar recomendaciones de
OAs desde repositorios de estos recursos educativos, pero la
experiencia permitió determinar algunas falencias y el
presente trabajo refina el enfoque previo, adicionando otros
metadatos y precisando el domino de los valores para cada
uno.
Un sistema adaptativo se puede entender como un sistema
con la capacidad para que dinámicamente se adapte a los
requerimientos de la interacción de los usuarios, en el que se
deben definir tres elementos: Modelo del alumno, modelo
del dominio y estrategia de adaptación, como se aprecia en
la Figura 1 [7]. Retomando este concepto, para realizar
búsquedas personalizadas de OAs se debe, entonces, definir
cuáles son las características, tanto de los OAs como del
perfil del aprendiz, que se pueden intersectar o mapear para
realizar la recuperación de información personalizada.
Este artículo presenta una propuesta basada en
investigaciones y experimentos realizados, que se orienta a
relacionar parte de los metadatos del OA, según el estándar
LOM, y las características de los aprendices, para
seleccionar los recursos educativos almacenados en
repositorios que mejor se adecuen a las necesidades y
condiciones de los estudiantes.
El resto del artículo se organiza así: en la siguiente
sección se presentan conceptos básicos para exponer la
propuesta, a continuación se detalla la propuesta, en la
sección pruebas y resultados se muestra la aplicación de la
propuesta a un caso de estudio, para terminar con algunas
conclusiones y trabajos futuros.
II. PERFIL DE ESTUDIANTE, OBJETOS DE APRENDIZAJE Y
METADATOS
A. El Perfil del Estudiante
Incluye todas las características permanentes y no
permanentes de un aprendiz, entre ellas relacionadas con
aspectos académicos, de personalidad, psicológicos,
psicopedagógicos, anímicos, contextuales y ambientales.
Dentro de los varios componentes los Estilos de Aprendizaje
(Learning Styles, LS) son reconocidos como relevantes en el
proceso de aprendizaje. Según Felder (1996) se debe ser
consciente de las diferencias que tienen los estudiantes para
procesar la información, con el fin de poder ofrecer
materiales pedagógicos dinámicos adaptados a preferencias
particulares de aprendizaje [8]. Varios autores han
explorado el papel de los LS en el mejoramiento de la
calidad del aprendizaje y conceptúan que todo individuo
posee en un estilo propio, cambiante, y que se relaciona
directamente con las tareas educativas y los resultados
obtenidos [9].
B. Recursos Educativos Digitales
Son materiales digitales con una intencionalidad
educativa y que pueden ser utilizados en el proceso de
aprendizaje para obtener o fortalecer competencias. Un tipo
específico de recurso educativo digital son los Objetos de
Aprendizaje (OAs) que son entidades que generalmente son
entregadas a través de internet y están diseñadas con el fin
de que sean utilizadas y reutilizadas en múltiples contextos
educativos [10]. Son unidades independientes,
autocontenidas, que se pueden asociar con un objetivo de
aprendizaje específico, lo que facilita su reutilización. Una
de las principales características de los OAs es que
contienen metadatos que los describen facilitando su
búsqueda y recuperación [11]. Estos metadatos permiten
identificar cada OA, conocer cómo, dónde y por quién fue
desarrollado, cuál es el segmento al que va dirigido,
aplicación, interactividad, características técnicas y otro tipo
de información relevante, que ayuda a entender su
contenido. El principal objetivo de los metadatos es facilitar
la búsqueda, evaluación, recuperación y uso de los OAs, lo
que permite la reutilización de estos recursos, que es uno de
sus mayores retos [12].
Con el fin de facilitar la interoperabilidad entre diferentes
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VAEP-RITA Vol. 3, Núm. 2, Jun. 2015
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
sistemas que contengan OAs, se han propuesto estándares
para sus metadatos. Algunos de los más conocidos y
utilizados son [12] [13]: a) LOM: internacionalmente
reconocido, propuesto por IEEE, como un modelo
jerárquico de datos con metadatos agrupados en 9
categorías. b) Dublin Core: Propuesto por la DCMI (Dublin
Core Metadata Initiative) establece 15 elementos para
catalogar recursos digitales en general. c) OBAA: Una
iniciativa brasileña que propone un estándar de metadatos
para OAs compatible con el estándar IEEE-LOM. Su
principal diferencia es que está orientado a la
interoperabilidad de los OAs en plataformas como Web, TV
digital y dispositivos móviles, además permite almacenar
informaciones adicionales relacionadas con accesibilidad
para personas con necesidades especiales y características
propias del contexto de educación brasileño.
C. Repositorios de Objetos de Aprendizaje (ROAs)
Son bibliotecas digitales especializadas, que alojan
múltiples tipos de OAs junto con sus metadatos, permitiendo
su búsqueda y recuperación de manera que puedan ser
utilizados en diversos ambientes de e-learning. El acceso al
repositorio y la información de los OAs en cada ROA
especifico, es fundamental en el proceso de selección y
obtención personalizada de los recursos educativos.
III. PROPUESTA DE MAPEO METADATOS - ESTILOS DE
APRENDIZAJE
La personalización de las estrategias de enseñanza y
aprendizaje es un factor fundamental en el aprovechamiento
de las tecnologías de la información y la comunicación, y
una ayuda en la formación de competencias, en particular en
entornos virtuales de aprendizaje.
Esta propuesta recoge elementos de los trabajos previos
referidos [4][5][6] y se enfoca en explotar la información
contenida en los metadatos de los OAs y se fundamenta en
las guías teóricas de las actividades recomendadas por
Felder, según el LS del estudiante. Se orienta a responder
con OAs adecuados al perfil del usuario en procesos de
búsqueda en repositorios de objetos de aprendizaje.
Para esta fase inicial se ha tomado como base el estándar
de metadatos LOM, el cual es adoptado por el repositorio
donde se realizaron los experimentos para el caso de
estudio. Específicamente son utilizados los metadatos Tipo
de Recurso Educativo (Learning Resource Type), Nivel de
Interactividad (Interactivity Level) y Tipo de Interactividad
(Interactivity Type) los cuales pertenecen a la categoría
Educacional.
El modelo de LS seleccionado es el propuesto por Felder,
FSLSM, que clasifica los estudiantes en dicotomías así:
Activo/Reflexivo, Sensorial/Intuitivo, Visual/Verbal y
Secuencial/Global. Como se puede observar en la Figura 2,
cada dicotomía corresponde a un elemento diferente dentro
del proceso de aprendizaje, lo que permite identificar los
tipos de recursos educativos que mejor se adecuen a las
necesidades del estudiante [9]. Identificar el tipo de
información, la forma como se prefiere adquirir, la vía
sensorial y el modo que facilita el entendimiento, está
estrechamente relacionado con el tipo de OA, su nivel y tipo
de interactividad.
A continuación se describen las características de los LS,
tenidas en cuenta para el mapeo con los metadatos del
estándar LOM [9] [14]:
Activos: Cuando los estudiantes con este estilo tienen
la posibilidad de interactuar durante el proceso de
aprendizaje, tienden a retener y comprender mejor la nueva
información. Cuestionarios, Ejercicios y Experimentos son
unos de los recursos que más les ayuda.
Reflexivos: En este caso, es preferible entregar al
estudiante recursos que le permitan meditar y analizar mejor
los contenidos, como por ejemplo lecturas, tablas y
diagramas.
Sensitivos: Las personas con este estilo de aprendizaje
son prácticas, orientadas hacia hechos, prefieren trabajar con
experimentos y simulaciones, porque se les facilita la
memorización de hechos.
Intuitivos: Se recomienda entregar a un estudiante con
este perfil, recursos que los orienten hacia las teorías y
comprensión de nuevos conceptos, tales como textos
narrativos, presentaciones y lecturas.
Visuales: El mecanismo de obtención de la
información que prefieren las personas con mayor
inclinación hacia este estilo, es a través de representaciones
visuales, con materiales como diagramas, figuras, tablas y
gráficos.
Verbales: Debido a que los estudiantes con este estilo
de aprendizaje recuerdan mejor lo que leen o lo que oyen, se
recomienda entregar materiales educativos como lecturas,
textos narrativos y presentaciones.
Secuenciales: Esta característica está orientada a la
forma como se facilita el entendimiento, por lo que en este
caso es preferible entregar al estudiante material que
permitan trasmitir la nueva información paso a paso. Por
ejemplo ejercicios, simulaciones, diagramas y experimentos.
Globales: Los estudiantes que son globales obtienen
mejores resultados cuando interactúan con materiales que
muestran el problema en su totalidad, tales como figuras y
gráficos.
A partir de las definiciones de las dicotomías del modelo
FSLSM y de los metadatos del estándar LOM seleccionados
para esta propuesta, en la Tabla I se recogen los valores
posibles de estos metadatos, cruzados con las cuatro
dicotomías de los Estilos de Aprendizaje. Para determinar si
ese metadato es pertinente o no a cada LS se coloca un 1 o
un 0 según corresponda en el cruce entre estos dos
elementos. Por ejemplo, si el Tipo de Recurso Educativo de
un OA es “Ejercicio”, éste será conveniente para un
estudiante que tenga un Estilo de Aprendizaje “activo”,
mientras que para un estudiante “reflexivo” no, por lo que
entre la primera columna y la primera fila se pone un 1 y en
el cruce entre la segunda columna y la primera fila un 0. Así
sucesivamente se hace para el resto de elementos.
A partir de esta propuesta de mapeo entre los estilos de
Fig. 2. Elementos del Modelo de Felder y Silverman [9].
DUQUE, TABARES Y VICARI: MAPEO DE METADATOS DE OBJETOS DE APRENDIZAJE CON ESTILOS ...
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aprendizaje y algunos metadatos de LOM, es posible la
recuperación personalizada de OAs. Después de la selección
de un conjunto de recursos bien sea para un Objetivo
Educativo específico, como para los resultados a partir de
una cadena de búsqueda en un repositorio, se pueden
realizar de forma automática las comparaciones para
entregar a los estudiantes recursos que se adecuen a sus
necesidades y preferencias en el proceso de aprendizaje.
Se deben definir para el estudiante al que se le desea
entregar el recurso, los valores correspondientes a cada
dicotomía del modelo de Felder (un valor impar entre -11 y
11). Con estos datos y la relación presentada en la Tabla I,
se procede a realizar las respectivas comparaciones con el
fin de generar al final un valor numérico que permitirá
seleccionar el recurso que tenga un mayor nivel de relación
con el estilo del estudiante.
A continuación se presentan los pasos que deberían
ejecutarse para obtener los resultados:
1. Seleccionar cada OA y repetir los siguientes pasos hasta
que todos sean evaluados.
1.1. Seleccionar cada metadato (Learning Resource Type,
Interactivity Level, Interactivity Type) del OA
seleccionado y repetir los siguienes pasos hasta que
los tres metadatos sean evaluados.
1.1.1. Seleccionar en la Tabla I la fila
correspondiente al valor del metadato.
1.1.2. Seleccionar cada columna de la Tabla I
correspondiente a cada dicotomía de los
LS y repetir lo siguiente:
a) Identificar el valor del LS del
estudiante correspondiente a la
columna.
b) Si el valor es menor que 0
seleccionar el valor A de la
columna, si el valor es mayor que 0
seleccionar el valor B de la
columna.
c) Multiplicar el valor absoluto del LS
para la columna seleccionada con el
valor obtenido en el punto b).
1.1.3. Para el metadato seleccionado sumara
todos los valores resultantes en el punto c).
1.2. Para el OA seleccionado sumar todos los valores
resultantes del punto 1.1.3.
2. Seleccionar el OA con el mayor valor en el punto 1.2.
En caso de ausencia de valores de algunos de los
metadatos la correspondencia no se da, por lo cual se pasa
inmediatamente del punto 1.1.1 al punto 1.1.3 asignando un
valor de 0, lo que se refleja en una menor posibilidad de
selección para ese OA.
IV. PRUEBAS Y RESULTADOS
Para probar la propuesta se planteó un caso de estudio
aprovechando el acceso a la Federación de Repositorios de
Objetos de Aprendizaje Colombia FROAC
(http://froac.manizales.unal.edu.co).
Se vincularon a la prueba 20 estudiantes que realizaron el
test propuesto por Felder para calificarlos según las 4
dicotomías. Para cada dimensión el estudiante puede obtener
valores impares entre -11 y 11, por lo tanto para la primera
categoría que es activo/reflexivo si se tiene un valor de 7
indicaría que el estudiante tiene una mayor tendencia
reflexiva. En la Tabla II se muestran los datos del perfil del
estudiante asociados al estilo de aprendizaje.
Para esta prueba se recuperaron, para un Objetivo
Educativo concreto, 4 OAs almacenados en FROAC que se
detallan en la Tabla III, de los cuales se entregará a cada
estudiante el recurso que mejor se adecúa a su estilo de
aprendizaje, de acuerdo a la propuesta presentada.
Para la selección del material, y con el fin de explicar con
un ejemplo, se seleccionó al “Estudiante 8” quien presenta
LS así: activo/reflexivo: 9; sensorial/intuitivo: -5;
visual/verbal: -7; secuencial/global: 5. Se realizaron las
comparaciones necesarias con la Tabla I en la que se hace
un mapeo entre los metadatos del OA y las categorías de los
estilos de aprendizaje, tal como se explica en la sección
anterior.
Las comparaciones realizadas y los resultados obtenidos
se presentan en la Tabla IV, donde se puede observar que el
OA seleccionado es el número 3 para el “Estudiante 8”.
Por ejemplo, en el OA1 para las comparaciones del Tipo
de Recurso Educativo se obtiene en la columna
sensorial/intuitivo un valor de 5, que corresponde a la
multiplicación entre el valor absoluto correspondiente al
perfil del estudiante (en este caso -5 cuyo valor absoluto es
5) y el valor 1 de la Tabla I del cruce entre “Texto
TABLA I
RELACIÓN METADATOS LOM VS ESTILOS DE APRENDIZAJE FSLSM
Posibles Valores
del Metadato
activo/
reflexivo
sensorial/
intuitivo
visual/
verbal
Secuencial
/global
A
B
A
B
A
B
A
B
Learning Resource Type
Ejercicio
1
0
1
0
0
0
1
0
Simulación
1
1
1
1
1
0
1
0
Cuestionarios
1
0
0
1
0
0
0
0
Diagramas
0
1
0
1
1
0
1
1
Figuras
0
1
0
1
1
0
0
1
Gráficos
0
1
1
0
1
0
0
1
Presentaciones
0
1
1
1
1
1
1
1
Tablas
0
1
1
0
1
0
0
1
Textos narrativos
0
1
1
1
0
1
1
1
Exámenes
1
1
1
1
0
0
0
0
Experimentos
1
0
1
0
0
0
1
0
Declaración de
problemas
0
1
1
0
0
0
0
0
Autoevaluaciones
1
1
1
1
1
1
1
1
Lecturas
0
1
1
1
0
1
1
1
Interactivity Level
Muy bajo
0
0
Bajo
0
0
Medio
1
0
Alto
1
0
Muy alto
1
0
Interactivity Type
Activo
1
0
Expositivo
0
1
Mixto
1
1
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Narrativo” y sensorial. Para la categoría de Nivel de
Interactividad en la columna activo/reflexivo se obtiene un
0, correspondiente a la multiplicación entre el valor absoluto
correspondiente al estilo de aprendizaje que en este caso
sería 9 y el cruce entre Bajoy reflexivo que es 0. De esta
forma se realizan los cálculos para cada conjunto de
metadatos de los OAs seleccionados.
Finalmente, los totales para cada OA corresponden a la
suma de los resultados de las tres categorías, para el OA1
sería 19, para OA2 21, para el OA3 correspondería 30, de la
suma de 21, 0 y 9 y al final el OA4 con 14. Con estos
resultados se selecciona el de mayor valor o sea el OA3.
Para la validación inicial de la propuesta se construyó un
instrumento tipo encuesta (Cuestionario de Satisfacción de
Estudiante). Los ítems utilizados se referían al nivel de
satisfacción con el Objeto entregado y se calificó según la
escala tipo Likert de 1 a 5, los valores del 1 al 5 representan
el grado de satisfacción de los estudiantes respecto al OA
entregado. Esta satisfacción está directamente asociada a las
dimensiones de su estilo de aprendizaje, por lo cual las
preguntas buscan reflejar esta situación.
El cuestionario inicia con la siguiente frase: Por favor,
indique su grado de SATISFACCIÓN de 1 a 5, con los
siguientes aspectos del OA entregado. Los números en la
escala significan: 1. Totalmente en desacuerdo, 2. En
desacuerdo, 3. Ni de acuerdo ni en desacuerdo, 4. De
acuerdo y 5. Totalmente de acuerdo
Las preguntas y la acumulación de cada calificación por
cada ítem se aprecian en la Tabla V.
TABLA II
PERFIL DE LOS ESTUDIANTES DEL CASO DE ESTUDIO
Estudiante
activo/
reflexivo
sensorial/
intuitivo
visual/
verbal
secuencial/
global
Estudiante 1
7
-11
-11
-7
Estudiante 2
1
3
7
-3
Estudiante 3
7
-11
-7
-5
Estudiante 4
-9
3
9
3
Estudiante 5
-9
-11
-1
-5
Estudiante 6
3
5
-3
9
Estudiante 7
7
-5
3
-11
Estudiante 8
9
-5
-7
5
Estudiante 9
-11
11
11
-11
Estudiante 10
-11
-1
1
7
Estudiante 11
-9
-1
7
11
Estudiante 12
3
1
7
5
Estudiante 13
9
-11
11
-1
Estudiante 14
5
-5
3
-9
Estudiante 15
5
3
3
1
Estudiante 16
9
-7
9
-5
Estudiante 17
9
11
7
-7
Estudiante 18
9
7
-11
-7
Estudiante 19
-5
-3
-9
-11
Estudiante 20
11
-11
-11
11
TABLA III
OAS ASOCIADOS A UN OBJETIVO EDUCATIVO ESPECÍFICO
Id
OA
Tipo de Recurso
Educativo
Nivel de
Interactividad
Tipo de
Interactividad
OA 1
Texto Narrativo
Bajo
Expositivo
OA 2
Simulación
Alto
Activo
OA 3
Figura
Bajo
Expositivo
OA 4
Examen
Medio
Activo
TABLA IV
COMPARACIONES Y CÁLCULOS PARA SELECCIÓN DE OA PARA UN
ESTUDIANTE ESPECÍFICO
Id
OA
activo/
reflexivo
sensorial/
intuitivo
visual/
verbal
secuencial/
global
Total
Tipo de Recurso Educativo
OA1
0
5
0
5
10
OA2
9
5
7
0
21
OA3
9
0
7
5
21
OA4
9
5
0
0
14
Nivel de Interactividad
OA1
0
0
OA2
0
0
OA3
0
0
OA4
0
0
Tipo de Interactividad
OA1
9
9
OA2
0
0
OA3
9
9
OA4
0
0
TOTAL
OA1
19
OA2
21
OA3
30
OA4
14
TABLA V
RESPUESTAS A LAS PREGUNTAS DE LA ENCUESTA DE SATISFACCIÓN
Número de
Respuestas
#
Pregunta
1
2
3
4
5
Total
1
¿El Objeto de
Aprendizaje se
adecua a la
forma en que
mejor percibe la
información?
0
0
8
3
9
20
2
El formato
verbal/visual se
ajustó a mis
preferencias
0
0
4
5
11
20
3
¿Se sintió
satisfecho con la
forma en que
está organizado
el OA?
0
0
7
4
9
20
4
¿Se sintió
satisfecho con el
tipo de
situaciones que
promueve el
OA?
0
0
5
5
10
20
5
En general se
sintió satisfecho
con el OA
entregado
0
0
4
5
11
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DUQUE, TABARES Y VICARI: MAPEO DE METADATOS DE OBJETOS DE APRENDIZAJE CON ESTILOS ...
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La Figura 3 muestra que son muy cercanas las
calificaciones del grupo (eje x) en los diferentes ítems para
cada pregunta (eje y) y que no existen respuestas
completamente desfavorables con respecto a la satisfacción
de los estudiantes sobre el OA entregado.
Las calificaciones con valor 3 (Ni de acuerdo ni en
desacuerdo) generalmente se deben a que no hay claridad en
la respuesta o hay indecisión en el estudiante, y dado que
representan el 28% de los resultados, indica que las
preguntas pueden resultar confusas, a pesar que se apoyó en
la compresión de la misma a cada estudiante, al momento de
la encuesta.
V. CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO
El caso de estudio expuesto permite validar la propuesta
presentada para la selección de material educativo con base
en los metadatos de los OAs en repositorios y el estilo de
aprendizaje del estudiante.
Como se presentó, a partir de cruzar los rasgos de los
estudiantes en las dicotomías de Modelo Felder con las
características que mejor apoyan los recursos educativos,
calificados según tres valores de metadatos del OA, se
pueden seleccionar desde los repositorios recursos
educativos en forma personalizada.
A partir de los resultados se implementó la recuperación
automática de OAs en repositorios según el estilo de
aprendizaje del estudiante.
Este trabajo sigue el mismo camino del presentado por [4]
y [5], pero se diferencia principalmente en la forma integral
de los cálculos que se realizan y en su facilidad de
aplicación, además del uso de las categorías del estándar de
metadatos LOM y su posibilidad de utilización en
repositorios de OAs. La adaptación se basa en los criterios
planteados por Felder sobre las preferencias que tienen los
estudiantes de acuerdo a su perfil.
Como se aprecia en la Figura 3 y a pesar de ser una
validación preliminar y no exhaustiva, orientada a saber si
la propuesta permite seleccionar Objetos de Aprendizaje que
se adecuan al perfil del estudiante, en particular a su Estilo
de Aprendizaje, los resultados son relativamente favorables
y se convierten en una motivación para avanzar en este
camino.
Como trabajo futuro se espera poder ampliar la validación
con el fin de afinar la propuesta. A la vez construir tablas
similares a la Tabla I para otros modelos de estilos de
aprendizaje y otros estándares de metadatos de OAs.
La validación y evaluación más estricta está siendo
diseñada y en esa dirección se espera evaluar los resultados
obtenidos para los estudiantes en el caso de estudio
mediante comparación de pesos otorgados por los mismos
estudiantes y los obtenidos con la propuesta.
AGRADECIMIENTOS
El trabajo de investigación presentado en este artículo se
enmarca dentro de la “Red Iberoamericana de Apoyo a los
Procesos de Enseñanza-Aprendizaje de Competencias
Profesionales a través de Entornos Ubicuos y Colaborativos
(U-CSCL)”, código 513RT0481, financiada por Cyted.
Igualmente en el proyecto de investigación financiado por
COLCIENCIAS titulado “RAIM: Implementación de un
framework apoyado en tecnologías móviles y de realidad
aumentada para entornos educativos ubicuos, adaptativos,
accesibles e interactivos para todos”, con contrato 0205-
2013.
REFERENCIAS
[1] M. L. Hubp, “El impacto de los recursos digitales en las bibliotecas,”
Adm. Sist. Inf., 2004.
[2] E. Morales, F. J. García, Á. Barrón, A. J. Berlanga, and C. López,
“Propuesta de Evaluación de Objetos de Aprendizaje,” in II Simposio
Pluridisciplinar sobre Diseño, Evaluación y Descripción de
Contenidos Educativos, SPEDECE. 2005., 2005.
[3] R. McGreal, “A Typology of Learning Object Repositories,” in
Handbook on Information Technologies for Education and Training,
2008, pp. 5 28.
[4] C. I. Peña, J. Marzo, J. L. De la Rosa, and R. Fabregat, “Un sistema
de tutoría inteligente adaptativo considerando estilos de aprendizaje”
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[5] F. J. Arias, J. Moreno, D. A. Ovalle, “Modelo para la selección de
objetos de aprendizaje adaptados a los estilos de los estudiantes,”
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Repositorios de Objetos de Aprendizaje a partir del perfil del
estudiante,” Rev. Av., vol. 9, no. 1, pp. 7181, 2012.
[7] N. D. Duque and D. A. Ovalle, “Artificial Intelligence Planning
Techniques for Adaptive Virtual Course Construction,” DYNA, vol.
78, no. 170, pp. 7078, 2012.
[8] M. R. Felder, “Matters of Style,” ASEEE Prism, vol. 6, no. 4, pp. 18–
23, 1996.
[9] A. Mumford and P. Honey, “Using your Learning Styles,” Honey,
Maidenhead, 1996.
[10] D. A. Wiley, “Connecting learning objects to instructional design
theory: A definition, a metaphor, and a taxonomy,” vol. 2830, no.
435, pp. 135, 2001.
[11] N. Duque M., “Modelo Adaptativo Multi-Agente para la Planificación
y Ejecución de Cursos Virtuales Personalizados - Tesis Doctoral,”
Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín, 2009.
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Santos, T. Primo, L. Rossi, J. C. Gluz, A. Bordignon, P. Behar, R.
Filho, and V. Roesler, “Proposta Brasileira de Metadados para
Objetos de Aprendizagem Baseados em Agentes (OBAA),” Novas
Tecnol. na Educ., vol. 8, no. 2, 2010.
[13] V. Tabares, N. Duque M., J. Moreno, D. A. Ovalle, and R. Vicari,
“Evaluación de la calidad de metadatos en repositorios digitales de
objetos de aprendizaje,” Revista Interamericanda de Bibliotecología.,
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[14] R. Felder and B. Soloman, “Index of Learning Styles,” pp. 1–10,
1994.
Fig. 3. Gráfico de respuestas acumuladas según cada ítem de la Encuesta
112
VAEP-RITA Vol. 3, Núm. 2, Jun. 2015
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
Néstor D. Duque Méndez es Profesor Asociado de la Universidad
Nacional de Colombia - Sede Manizales y director del Grupo de
Investigación en Ambientes Inteligentes Adaptativos GAIA. Es PhD en
Ingeniería de la Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín y su
tesis titulada “Modelo Adaptativo Multi-Agente para la Planificación y
Ejecución de Cursos Virtuales Personalizados” obtuvo mención meritoria.
Sus áreas de interés son Inteligencia Artificial, Sistemas de Educación
Virtual y Análisis de Datos.
Valentina Tabares Morales es Administradora de Sistemas Informáticos
de la Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales y Magíster en
Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de Colombia Sede
Medellín y actualmente estudiante de Doctorado en Ingeniería de la
Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales. Pertenece al Grupo
de Investigación en Ambientes Inteligentes Adaptativos GAIA de la
Universidad Nacional de Colombia y sus áreas de interés investigativo son
la Informática Educativa e Inteligencia Artificial, entre otras.
Rosa M Vicari es Profesora Titular de la Universidade Federal do Rio
Grande do Sul (UFRGS). Es PhD en Ingeniería Electrónica y Computación
de la Universidad de Coimbra y Magíster en Ciencias de la Computación de
la Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Tiene experiencia en el área
de Ciencias de la Computación, actuando en temas como: Tutores
Inteligentes, Sistemas Multiagentes, Sistemas Tutores Inteligentes,
Informática en la Educación y Educación a Distancia.
DUQUE, TABARES Y VICARI: MAPEO DE METADATOS DE OBJETOS DE APRENDIZAJE CON ESTILOS ...
113
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
... An alternative to the selection of the most suitable educational resources for each learning style is a mapping between metadata and every learning style. Several proposals have been made in this regard, using different models of learning styles and metadata standards (Duque, et al., 2015) (Peña, et al., 2002) (Rodriguez, et al., 2013). ...
... In order to select the most suitable educational resources for each learning style is performed a mapping between metadata and every learning style. Similar to the proposal in (Duque et al., 2015), this paper presents a mapping between the scores in the VARK test for each simulated student and the metadata "Educational Resource Type" included in the LOM metadata standard. Table 1 shows the mapping performed, where indicated with "1" if the Resource Type is relevant or not for each learning style. ...
Article
Full-text available
In a face-class, where the student group is heterogeneous, it is necessary to select the most appropriate educational resources that support learning for all. In this sense, multi-agent system (MAS) can be used to simulate the features of the students in the group, including their learning style, in order to help the professor find the best resources for your class. In this paper, we present MAS to educational resources recommendation for group students, simulating their profiles and selecting resources that best fit. Obtained promising results show that proposed MAS is able to delivered educational resources for a student group.
... An alternative to the selection of the most suitable educational resources for each learning style is a mapping between metadata and every learning style. Several proposals have been made in this regard, using different models of learning styles and metadata standards [10][11][12]. ...
... In order to select the most suitable educational resources for each learning style is performed a mapping between metadata and every learning style. Similar to the proposal in [10], this paper presents a mapping between the scores in the VARK test for each simulated student and the metadata "Educational Resource Type" included in the LOM metadata standard. Table 1 shows the mapping performed, where indicated with "1" if the Resource Type is relevant or not for each learning style. ...
Conference Paper
In a face-class, where the student group is heterogeneous, it is necessary to select the most appropriate educational resources that support learning for all. In this sense, multi-agent system (MAS) can be used to simulate the features of the students in the group, including their learning style, in order to help the professor find the best resources for your class. In this paper, we present MAS to recommendation educational resources for group students, simulating their profiles and selecting resources that best fit. Obtained promising results show that proposed MAS is able to delivered educational resources for a student group.
... Maldonado, Siguencia y Carvallo [15] sugieren que para promover el uso de los repositorios y sus recursos se debe trabajar en repositorios centralizados, con su respectiva normativa y al mismo tiempo, ofrecer incentivos a los generadores de materiales para despertar el interés por compartir. Además, Duque, Tabares, y Vicari [9], sugieren el mapeo de los estilos de aprendizaje como una estrategia para mejorar la usabilidad de los recursos. Mientras que García [5], propone el uso de patrones de diseño para sistematizar la producción de REA, basándose en enfoques pedagógicos y en los conocimientos de expertos en áreas multidisciplinares y como parte de la problemática analizada para construir y compartir REA, el autor rescata que "no se están cumpliendo las expectativas de las instituciones y el área global del elearning debido fundamentalmente a que los esfuerzos se centran en las implicaciones técnicas que supone disponer de materiales independientes de las plataformas (interoperabilidad) y no en garantizar la independencia del contexto de aprendizaje (a nivel pedagógico)" . ...
Conference Paper
Full-text available
In the information age it’s natural for students to search Open Educational Resources (OER) for their own learning process from several sources, this searching must give the results with simplicity, speed and relevance, to make the information understandable in an environment free of data overload. However, although some universities make great efforts to create their own learning materials to provide the student with the resources they need, often the user's experience in repositories of OER is not suitable for the students, triggering disuse and unawareness of the generated resources. This study was conducted at the Instituto Tecnológico de Costa Rica, which aims to help students to find reliable OER, in a simple, fast and relevant way, by means of a search engine proposal integrated to the LMS platform. To achieve this, quantitative studies were conducted with student samples, first, an email survey about the characteristics of a search engine, second, a usability test of an existing repository and then a search engine's GUI integrated with an LMS was designed and validated with users so the main result was that students may have a better UX when looking for OER than with the existing one developed with the open-source software DSpace.
... En lo que respecta al valor que se le asignó a cada pregunta, el cuestionario "off-line" se utilizó la escala tipo Likert, con puntuaciones de uno a cinco (Ver Tabla 6) [14,15]. Las posibilidades de respuesta que ofrece el instrumento para cada pregunta son las siguientes: Tabla. ...
... Each one thinks and acts differently; in learning, people have certain strategies that help them give meaning to new information; learning styles relate to these preferred strategies that allow them to collect, interpret, organize and think about new information [11]. In [12] it is shown the relationship between the student profile and the educational resources; starting from this relationship, it can be established which materials to be delivered to the student to meet the educational goal. There are several models of customization as follows: ...
... Cada uno de ellos piensa y actúa de manera distinta; en el aprendizaje, las personas tienen determinadas estrategias que les ayudan a dar significado a la nueva información, los estilos de aprendizaje se refieren a esas estrategias preferidas que les permite recopilar, interpretar, organizar y pensar sobre la nueva información [11]. En [12] se muestra la relación que existe entre el perfil del estudiante y los recursos educativos, partiendo de esta relación se puede establecer cuáles serán los materiales que se entregarán al estudiante para cumplir con la meta educativa. Existen varios modelos de personalización como se indica a continuación: ...
Conference Paper
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La personalización de los contenidos educativos hace que el aprendizaje resulte más atractivo, por su adaptación a las preferencias del alumno; resultando más efectivo, porque se tiene en cuenta la experiencia formativa del estudiante y las metas que aspira alcanzar. Para dar un primer paso en el diseño de contenidos educativos para TVD que brinden esta característica se presenta en este articulo la incorporación de UDL para la creación de contenidos educativos en el contexto de t-learning.
Article
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Los recursos educativos almacenados en repositorios digitales requieren de metada-tos que los describan adecuadamente y son fundamentales en procesos de búsqueda y recuperación. El objetivo de este artículo es realizar una aproximación al cálculo y evaluación de métricas que permitan determinar el nivel de calidad del etiquetado de recursos digitales, específicamente de Objetos de Aprendizaje (OAs). El enfoque adoptado establece cómo evaluar los recursos teniendo en cuenta tres dimensiones: completitud, consistencia y coherencia, con base en el estándar IEEE LOM. Con el fin de validar los resultados obtenidos al aplicar las métricas se realizaron pruebas experimentales con OAs sintéticos y reales, concluyendo que las mismas permiten evaluar la calidad de los metadatos involucrados. De esta manera, la propuesta pre-sentada se convierte en un insumo relevante para procesos de evaluación automática de metadatos, así como para la administración de repositorios y procesos de reco-mendación de OAs. Palabras Clave: recursos digitales, objetos de aprendizaje, repositorios, metadatos, métricas de calidad Abstract Educational digital resources stored in repositories require metadata in order to describe them properly, and are fundamental for searching and retrieval processes. The aim of this paper is to present an approach for the calculation of metrics that determine the quality level of labeling digital resources, specifically Learning Ob-jects (LOs). We describe how to evaluate resources considering three dimensions such as completeness, consistency and coherence, based on the standard IEEE LOM. In order to validate the results that such metrics exhibit, some experimental tests were performed with synthetic and real OAs, concluding that they allows evaluating
Article
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This paper presents the Agent Based Learning Objects -OBAA standard proposal. The main goal of the research was to establish a standardized specification of the technical and functional requirements of learning objects that should allow the interoperability of the contents between Web and Digital TV environment, supporting accessibility and pedagogical issues. In this proposal it has been explored the convergence among the multiagent systems, LO and ubiquitous computing technologies, allowing the authoring, storage and recovery of LO in varied contexts and through different digital platforms. The result of this research was the definition of the OBAA proposal containing the requirements, specifications and architectures that will compose the Brazilian standard for the management, transmission, storage, search, editing and use of LO that can be distributed and used in an integrated manner within the Web platforms, mobile devices and Digital TV.
Article
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This paper aims at presenting a planning model for adapting the behavior of virtual courses based on artificial intelligence techniques, in particular using not only a multi-agent system approach. but also artificial intelligence planning methods. The design and implementation of the system by means of a pedagogical multi-agent approach and the definition of a framework to specify the adaptation strategy allow us to incorporate several pedagogical and technological approaches that are in accordance with the teamwork points of view, thus providing a very concrete implementation and installation. A novel pre-planner was included that allows transparency and neutrality within the proposed model and which also offers support to translate the virtual course elements within a planning problem specification. The final section exhibits the experimental platform SICAD+ (Sistema Inteligente de Cursos ADaptativos+, meaning "Intelligent System for Adaptive Courses through a Multi-Agent System approach"), which validates the model proposed.
Article
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Resumen—En este documento presentamos el sistema multiagente MAS-PLANG (MultiAgent System - PLANG) desarrollado para transformar el entorno educativo virtual de las USD ("Unitats de Suport a la Docència") en un sistema hipermedia adaptativo teniendo en cuenta estilos de aprendizaje. Las técnicas de adaptación están dirigidas a la selección personalizada de los materiales didácticos, las herramientas de navegación y las estrategias de navegación del entorno educativo de acuerdo al estilo de aprendizaje del estudiante. Para el modelado del estudiante utilizamos técnicas de Inteligencia Artificial como el Razonamiento Basado en Casos y la Lógica Difusa. El sistema está en capacidad de categorizar estudiantes de acuerdo a su habilidad para procesar, percibir, recibir organizar y entender la información. Utilizamos agentes inteligentes para examinar oportunidades de mejora de la enseñanza y para motivar los estudiantes a aprender según sus preferencias en un entorno amigable y lo más cercano posible a su estilo de aprendizaje. El MAS-PLANG se ha construido bajo el concepto central de un agente inteligente conocido como una entidad software que actúa en forma inteligente y semiautónoma en representación y beneficio del estudiante.
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Students have different learning styles--characteristic strengths and preferences in the ways they take in and process information. Some students tend to focus on facts, data, and algorithms; others are more comfortable with theories and mathematical models. Some respond strongly to visual forms of information, like pictures, diagrams, and schematics; others get more from verbal forms--written and spoken explanations. Some prefer to learn actively and interactively; others function more introspectively and individually. Functioning effectively in any professional capacity, however, requires working well in all learning style modes. For example, competent engineers and scientists must be observant, methodical, and careful (characteristics of the sensing style in one of the learning style models to be described) as well as innovative, curious, and inclined to go beyond facts to interpretation and theory (characteristics of the intuitive style in that model). Similarly, they must develop both visual and verbal skills. Information routinely comes in both forms, and much of it will be lost to someone who cannot function well in both of these modes. If professors teach exclusively in a manner that favors their students' less preferred learning style modes, the students' discomfort level may be great enough to interfere with their learning. On the other hand, if professors teach exclusively in their students' preferred modes, the students may not develop the mental dexterity they need to reach their potential for achievement in school and as professionals.
Article
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Los estándares e-learning representan la posibilidad de evitar pro-blemas de interoperabilidad entre plataformas y los objetos de aprendizaje una alternativa de reutilizar e intercambiar contenidos. Sin embargo los estándares no garantizan la calidad del contenido de estos objetos para ser considerados como una base de conocimientos con información actualizada, fiable y adecua-da a sus necesidades y requisitos de aprendizaje. Debido a lo anterior, esta pro-puesta sugiere a los docentes que trabajen en e-learning un modelo para gestio-nar el conocimiento de manera que les ayude a administrar información de ca-lidad para estructurar sus cursos con la intervención de estándares educativos.