APRENDIZAJE DE ANÁLISIS MATEMÁTICO MEDIANTE AGENTES INTELIGENTES

Autores/as

  • Willy Ernesto Portugal Duran Autor/a

Palabras clave:

Agente, combinatorio, Kolb

Resumen

El artículo presenta un enfoque novedoso para mejorar el aprendizaje de Análisis Mate- mático mediante el uso de agentes inteligentes, integrados con el modelo de aprendizaje experiencial de Kolb. Este enfoque se centra en personalizar el proceso educativo, adaptándolo a los diferentes estilos de aprendizaje de los estudiantes, Kolb clasifica en activo, reflexivo, teórico y pragmático. Los agentes inteligentes actúan como tutores personalizados, proporcionando retroalimentación y guía en cada paso, lo que facilita una comprensión más profunda y duradera de los conceptos matemáticos en comparación con métodos tradicionales. El sistema pedagógico consta de cuatro módulos: interfaz, dominio, tutor y estudiante. Estos módulos se coordinan para monitorear el progreso de los estudiantes, identificar errores y ofrecer intervenciones necesarias para corregirlos, generando una experiencia de aprendizaje continuo y dinámico promoviendo así un ambiente interactivo y centrado en el estudiante. La investigación, realizada en estudiantes de Análisis Matemático I, revela que los estilos de aprendizaje predominantes en este grupo son el convergente y el asimilador, que coinciden bien con los requerimientos analíticos y lógicos de la materia. Los resultados muestran que los estudiantes que interactúan con el agente pedagógico obtienen mejores calificaciones y mayor satisfacción con el proceso de aprendizaje. El estudio concluye que la integración de agentes inteligentes puede transformar la educación universitaria, especialmente en disciplinas complejas. Esta tecnología tiene el potencial de ser implementada en otras áreas, promoviendo un aprendizaje personalizado que atienda las necesidades individuales de los estudiantes y mejore su desempeño académico, ampliando las posibilidades de una educación más adaptativa y eficaz.

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Publicado

2025-02-03