Personalization of resources for the teaching of university mathematics using artificial intelligence
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Coedición Universidad Nacional Abierta y a Distancia y Universidad Santo Tomás
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Resumen
Objective: to present a model for the personalization of learning resources using artificial intelligence (AI) techniques for the teaching of university mathematics. Methodology: The model was built based on the learning styles of Felder and Silverman and on a prior knowledge questionnaire applied to students in algebra, geometry and trigonometry once they enter professional engineering careers. Results: The recommendations of learning resources by learning styles were analyzed and AI techniques were applied, to find patterns in seven different groups of students. Conclusion: With this model, the possibility of making an adequate recommendation of learning resources was evaluated, considering the type and order of presentation of these and, in addition, on the areas that should be prioritized when entering the university.
Objetivo: presentar un modelo de personalización de recursos de aprendizaje usando técnicas de inteligencia artificial (IA) para la enseñanza de matemáticas universitarias. Metodología: El modelo se construyó basado en los estilos de aprendizaje de Felder y Silverman y en un cuestionario de saberes previos aplicado a los estudiantes en álgebra, geometría y trigonometría una vez ingresan a carreras profesionales de ingeniería. Resultados: Se analizaron las recomendaciones de recursos de aprendizaje por estilos de aprendizaje y se aplicaron técnicas de IA, para encontrar patrones en siete grupos diferentes de estudiantes. Conclusión: Con este modelo se evaluó la posibilidad de realizar una adecuada recomendación de recursos de aprendizaje, teniendo en cuenta el tipo y el orden de presentación de estos y, además, sobre las áreas que se deben priorizar en el ingreso a la universidad.
Objetivo: apresentar um modelo de personalização de recursos de aprendizagem utilizando técnicas de inteligência artificial (IA) para o ensino de matemática universitária. Metodologia: O modelo foi construído com base nos estilos de aprendizagem de Felder e Silverman e em um questionário de conhecimentos prévios aplicado a alunos de álgebra, geometria e trigonometria ao ingressarem nas carreiras profissionais de engenharia. Resultados: Foram analisadas as recomendações de recursos de aprendizagem por estilos de aprendizagem e aplicadas técnicas de IA, para encontrar padrões em sete grupos diferentes de alunos. Conclusão: Com este modelo, avaliou-se a possibilidade de fazer uma recomendação adequada de recursos de aprendizagem, levando em consideração o tipo e ordem de apresentação destes e, além disso, sobre as áreas que devem ser priorizadas ao ingressar na universidade.
Objetivo: presentar un modelo de personalización de recursos de aprendizaje usando técnicas de inteligencia artificial (IA) para la enseñanza de matemáticas universitarias. Metodología: El modelo se construyó basado en los estilos de aprendizaje de Felder y Silverman y en un cuestionario de saberes previos aplicado a los estudiantes en álgebra, geometría y trigonometría una vez ingresan a carreras profesionales de ingeniería. Resultados: Se analizaron las recomendaciones de recursos de aprendizaje por estilos de aprendizaje y se aplicaron técnicas de IA, para encontrar patrones en siete grupos diferentes de estudiantes. Conclusión: Con este modelo se evaluó la posibilidad de realizar una adecuada recomendación de recursos de aprendizaje, teniendo en cuenta el tipo y el orden de presentación de estos y, además, sobre las áreas que se deben priorizar en el ingreso a la universidad.
Objetivo: apresentar um modelo de personalização de recursos de aprendizagem utilizando técnicas de inteligência artificial (IA) para o ensino de matemática universitária. Metodologia: O modelo foi construído com base nos estilos de aprendizagem de Felder e Silverman e em um questionário de conhecimentos prévios aplicado a alunos de álgebra, geometria e trigonometria ao ingressarem nas carreiras profissionais de engenharia. Resultados: Foram analisadas as recomendações de recursos de aprendizagem por estilos de aprendizagem e aplicadas técnicas de IA, para encontrar padrões em sete grupos diferentes de alunos. Conclusão: Com este modelo, avaliou-se a possibilidade de fazer uma recomendação adequada de recursos de aprendizagem, levando em consideração o tipo e ordem de apresentação destes e, além disso, sobre as áreas que devem ser priorizadas ao ingressar na universidade.
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