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IDENTIFICACIÓN DE ESTILOS DE APRENDIZAJE 
EN ALUMNOS UNIVERSITARIOS DE COMPUTACIÓN DE 
LA HUASTECA 
PRESENTAN: 
MTRO. MARCO ANTONIO ARGUELLES GUTIERREZ 
MTRO. FELIPE DE JESÚS NUÑEZ CARDENAS 
MTRO. HIGOR RODRÍGUEZ VITE
PREGUNTAS 
GENERADORAS 
¿Qué es lo que podemos/debemos hacer el 
primer día de clase con nuestros estudiantes? 
¿El uso de actividades de acuerdo a los estilos 
de aprendizaje facilita el aprendizaje de los 
estudiantes de computación?
INTRODUCCIÓN 
En el proceso de enseñanza y aprendizaje es 
primordial que el docente conozca los estilos de 
aprendizaje que poseen sus alumnos. Cada 
estudiante aprende de diferente manera, por lo 
que detectarlo sirve para poder crear ambientes 
de aprendizaje donde se utilicen estrategias 
didácticas que le permitan ir construyendo su 
aprendizaje y que propicien el “aprender a 
aprender”.
Desarrollo 
1.- Comprensión del Caso de Estudio
Población y Muestra
Instrumento 
Cuestionario VARK, esta conformado por 16 
preguntas con cuatro opciones cada una, las 
cuales representa cada una de las modalidades, 
el alumno puede responder una o más opciones, 
o dejar en blanco si no aplica a sus preferencias
Ejemplo de reactivo del instrumento 
Instrumento 
Está ayudando a una persona que desea ir al aeropuerto, al centro 
de la ciudad o a la estación del ferrocarril. Ud.: 
a)iría con ella. 
b)le diría cómo llegar. 
c)le daría las indicaciones por escrito (sin un mapa). 
d)Le daría un mapa
2.- Comprensión de los Datos 
Desarrollo
Evaluación del Instrumento
Evaluación del Instrumento 
Evaluación del Cuestionario 
Total de V´s marcadas = 
Total de A´s marcadas = 
Total de R´s marcadas = 
Total de K´s marcadas = 
( 5,6,7,8 ) que significa que en el cuestionario 
evaluado se encontró 5 V, 6 A, 7 R y 8K 
respectivamente
3.- Preparación de los Datos 
Desarrollo
Método y Herramienta 
WEKA
Desarrollo 
4.- Modelado
Técnica 
Para esta investigación se decidió utilizar tareas 
de minería de datos del tipo descriptivo. En 
particular, se aplicó clustering para identificar 
subgrupos homogéneos dentro de la muestra de 
estudiantes encuestada.
Técnica 
Se seleccionó la opción Clúster, además, se optó 
por el algoritmo kmeans por tratarse de un 
problema de k centros, Para detectar los estilos 
de aprendizaje dominantes se decidió mantener 
en cuatro la cantidad de clusters a generar.
Corrida del Modelo
5.- Despliegue 
Desarrollo
Despliegue
Conclusiones 
Los resultados obtenidos muestran una tendencia 
de los alumnos de computación dentro de las tres 
instituciones de educación Superior analizadas es 
el estilo de aprendizaje Kinésico como el 
dominante.
Conclusiones 
Se pueden observar varios multimodal o 
combinaciones de estilos que manejan los 
alumnos tal son los caso de del multimodal Visual 
/Kinésico, o del Auditivo / Visual / Kinésico, y 
Lectura/Escritura / Kinésico
Referencias 
Fleming, Neil D. (2001). Teaching and Learning Styles: VARK Strategies, Editorial 
Christchurch, Nueva Zelanda. 
Durán, E. y R. Costaguta; “Minería de datos para descubrir estilos de aprendizaje“. 
Revista Iberoamericana de Educación, ISSN 1681-5653 (en línea), 42(2), 1-10, 
http://www.rieoei.org/deloslectores/1674Duran.pdf. Acceso: 14 de Enero 2013 (2007). 
Felder, R. M., Y Soloman, V. (1984): Index of Learning Styles. 
http://www.ncsu.edu/felder-public/ILSpage.html [Consulta: Agosto 2012].

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Estilos de aprendizaje en estudiantes de computación

  • 1. IDENTIFICACIÓN DE ESTILOS DE APRENDIZAJE EN ALUMNOS UNIVERSITARIOS DE COMPUTACIÓN DE LA HUASTECA PRESENTAN: MTRO. MARCO ANTONIO ARGUELLES GUTIERREZ MTRO. FELIPE DE JESÚS NUÑEZ CARDENAS MTRO. HIGOR RODRÍGUEZ VITE
  • 2. PREGUNTAS GENERADORAS ¿Qué es lo que podemos/debemos hacer el primer día de clase con nuestros estudiantes? ¿El uso de actividades de acuerdo a los estilos de aprendizaje facilita el aprendizaje de los estudiantes de computación?
  • 3. INTRODUCCIÓN En el proceso de enseñanza y aprendizaje es primordial que el docente conozca los estilos de aprendizaje que poseen sus alumnos. Cada estudiante aprende de diferente manera, por lo que detectarlo sirve para poder crear ambientes de aprendizaje donde se utilicen estrategias didácticas que le permitan ir construyendo su aprendizaje y que propicien el “aprender a aprender”.
  • 4. Desarrollo 1.- Comprensión del Caso de Estudio
  • 6. Instrumento Cuestionario VARK, esta conformado por 16 preguntas con cuatro opciones cada una, las cuales representa cada una de las modalidades, el alumno puede responder una o más opciones, o dejar en blanco si no aplica a sus preferencias
  • 7. Ejemplo de reactivo del instrumento Instrumento Está ayudando a una persona que desea ir al aeropuerto, al centro de la ciudad o a la estación del ferrocarril. Ud.: a)iría con ella. b)le diría cómo llegar. c)le daría las indicaciones por escrito (sin un mapa). d)Le daría un mapa
  • 8. 2.- Comprensión de los Datos Desarrollo
  • 10. Evaluación del Instrumento Evaluación del Cuestionario Total de V´s marcadas = Total de A´s marcadas = Total de R´s marcadas = Total de K´s marcadas = ( 5,6,7,8 ) que significa que en el cuestionario evaluado se encontró 5 V, 6 A, 7 R y 8K respectivamente
  • 11. 3.- Preparación de los Datos Desarrollo
  • 14. Técnica Para esta investigación se decidió utilizar tareas de minería de datos del tipo descriptivo. En particular, se aplicó clustering para identificar subgrupos homogéneos dentro de la muestra de estudiantes encuestada.
  • 15. Técnica Se seleccionó la opción Clúster, además, se optó por el algoritmo kmeans por tratarse de un problema de k centros, Para detectar los estilos de aprendizaje dominantes se decidió mantener en cuatro la cantidad de clusters a generar.
  • 19. Conclusiones Los resultados obtenidos muestran una tendencia de los alumnos de computación dentro de las tres instituciones de educación Superior analizadas es el estilo de aprendizaje Kinésico como el dominante.
  • 20. Conclusiones Se pueden observar varios multimodal o combinaciones de estilos que manejan los alumnos tal son los caso de del multimodal Visual /Kinésico, o del Auditivo / Visual / Kinésico, y Lectura/Escritura / Kinésico
  • 21. Referencias Fleming, Neil D. (2001). Teaching and Learning Styles: VARK Strategies, Editorial Christchurch, Nueva Zelanda. Durán, E. y R. Costaguta; “Minería de datos para descubrir estilos de aprendizaje“. Revista Iberoamericana de Educación, ISSN 1681-5653 (en línea), 42(2), 1-10, http://www.rieoei.org/deloslectores/1674Duran.pdf. Acceso: 14 de Enero 2013 (2007). Felder, R. M., Y Soloman, V. (1984): Index of Learning Styles. http://www.ncsu.edu/felder-public/ILSpage.html [Consulta: Agosto 2012].