
Revista científica electrónica de Educación y Comunicación en la Sociedad del Conocimiento
Publicación en línea (Semestral) Granada (España) Época II Año XIV Número 14 Vol. II Julio-Diciembre de 2014 ISSN: 1695-324X
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situación, etc.) y entorno (de dónde, cuándo y cómo acceder al aprendizaje,
tecnología, tipo de conexión, modo de estudio y condiciones ambientales).
Las esperanzas en los sistemas adaptativos de aprendizaje buscan pues el
ideal de una educación personalizada y colaborativa a la medida, ya que las
especificidades y diferencias deben ser reconocidas en el proceso del diseño
del sistema, los materiales y los procesos educativos.
En este contexto cabe subrayar que la interacción actores-sistema adaptativo
es muy compleja. Cuando estos actores interpretan lo que el sistema ofrece,
infieren significados dependiendo de las connotaciones que asocien con las
señales y del comportamiento de estímulos educativos ofrecidos. La
adaptabilidad debe ofrecer a los actores la posibilidad de elegir opciones y
realizar cambios para conseguir bienestar personal y colectivo, y producir
conocimiento creativamente.
En el desarrollo de sistemas adaptativos viene jugando un papel destacado la
inteligencia artificial al pretender reproducir la mejor manera en que los actores
resuelven los problemas y emulan la forma inteligente de actuar. El nuevo
milenio es sin duda el escenario de los Sistemas Educativos Adaptativos
Inteligentes en Web (Adaptive and Intelligent Web-based Educational Systems,
AIWBES), caracterizados por adaptar en forma inteligente las diferentes
actividades propuestas al estudiante, en un ambiente de gran independencia,
con ricos y diversos materiales de enseñanza multimedia, muchas veces en
línea y con el uso extensivo de hipermedia adaptativa para la secuenciación de
currículo y el análisis inteligente de soluciones.
Todo ello unido con tecnologías modernas como las que permiten la
recuperación de información, los ambientes colaborativos de aprendizaje
apoyados por computador (Computer Supported Collaborative Learning,
CSCL), la minería de datos (Datamining) y el aprendizaje de máquina han
permitido el filtrado adaptativo de información, el monitoreo inteligente de las
actividades y los ambientes de aprendizaje inteligentes colaborativos desde el
desarrollo de Sistemas Multi-agente.
En la actualidad, la vanguardia en proyectos e investigaciones sobre eLearning
adaptativo está orientada a ambientes de aprendizaje integrados (individuales-
colaborativos), la recuperación inteligente de materiales multimedia, el acceso