Luego de realizar la revisión histórica y establecer el estado de Arte, del e-Learning y de algunos enfoques para el diseño e implementación de estos sistemas que cuenten con un comportamiento adaptativo, así como de diferentes enfoques y aplicaciones computacionales y de las metodologías y técnicas de Inteligencia Artificial, que son utilizadas en la propuesta del modelo de arquitectura Hibrida de un sistema e-Learning, que incorpora técnicas de: Agentes Inteligentes, Red Neuronal Back Propagation, Lógica Difusa, Razonamiento Basado en Casos y que incorpora los enfoques de los “Estilos de Aprendizaje” y “Estilos de Pensamiento”, para optimizar la adaptación del modelo, a las características, intereses, expectativas y demandas del estudiante. La autora, se enfoca en las teorías de Honey y Munford, que proponen una taxonomía de estilos de aprendizaje, susceptibles de ...

Luego de realizar la revisión histórica y establecer el estado de Arte, del e-Learning y de algunos enfoques para el diseño e implementación de estos sistemas que cuenten con un comportamiento adaptativo, así como de diferentes enfoques y aplicaciones computacionales y de las metodologías y técnicas de Inteligencia Artificial, que son utilizadas en la propuesta del modelo de arquitectura Hibrida de un sistema e-Learning, que incorpora técnicas de: Agentes Inteligentes, Red Neuronal Back Propagation, Lógica Difusa, Razonamiento Basado en Casos y que incorpora los enfoques de los “Estilos de Aprendizaje” y “Estilos de Pensamiento”, para optimizar la adaptación del modelo, a las características, intereses, expectativas y demandas del estudiante. La autora, se enfoca en las teorías de Honey y Munford, que proponen una taxonomía de estilos de aprendizaje, susceptibles de ...