Minería de datos para descubrir estilos de aprendizaje

Abstract

Los estudiantes aprenden de muchas maneras: viendo y escuchando, reflexionando y actuando, razonando lógica e intuitivamente, memorizando y visualizando, construyendo analogías y modelos matemáticos. También los métodos de enseñanza son variados. Cuanto aprende un estudiante depende de su habilidad innata y de su preparación previa, pero también de la compatibilidad entre su estilo de aprendizaje y el estilo de enseñanza del instructor. Como docentes de la carrera Licenciatura en Sistemas de Información de la Universidad Nacional de Santiago del Estero, consideramos que resultaría útil determinar las características del perfil de aprendizaje de nuestros estudiantes para adecuar las estrategias de enseñanza. Con este propósito encuestamos a ochenta y nueve estudiantes, aplicando el Test de Felder y Soloman. La información recabada originó una base de datos a la que se le aplicó el Proceso de Descubrimiento de Conocimiento (Knowledge Discovery from Database - KDD). Así determinamos que existe un alto grado de homogeneidad en el estilo de aprendizaje de los alumnos. La identificación del cluster dominante permitió conocer además las características del estilo de aprendizaje compartido por la mayoría de los alumnos. Teniendo en cuenta la información descubierta se sugieren estrategias de intervención didáctica y de presentación de material educativo conforme al estilo dominante.