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Wikipedia:Proyecto educativo/Fundamentos tecnológicos del e-learning 2018-19 (I)/Aula 3//Grupo 15

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Aprendizaje Adaptativo

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El aprendizaje adaptativo es un método de instrucción que utiliza un sistema computacional para crear una experiencia personalizada de aprendizaje, adaptando el proceso educativo a las necesidades de cada estudiante. Con la aparición de la Inteligencia Artificial (IA), el aprendizaje adaptativo ganó popularidad en la década de 1970, pero no llegó a implantarse de forma extendida por los excesivos costes necesarios para su puesta en marcha. Ya en el siglo XXI, con la evolución de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), se ha popularizado mundialmente, y en la actualidad es una tendencia educativa.[1]

El aprendizaje adaptativo es la personalización educativa de técnicas de aprendizaje, y tiene lugar tras un proceso de diferenciación que identifica las necesidades específicas del estudiante. A partir de ellas, ofrece diferentes posibilidades, que variarán en función del alumno.[1]

Diferencia entre aprendizaje personalizado, diferenciado y adaptativo

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La personalización del aprendizaje surge de la superación del modelo one size fits all; en este último, se ofrece una instrucción, retroalimentación y corrección única para todos los estudiantes. Por su parte, la personalización incluye diagnósticos para determinar las necesidades del estudiante y así ofrecerle una solución a su medida. No obstante, es un campo bastante amplio que abarca diversos modelos como el aprendizaje basado en competencias, la instrucción diferenciada, los modelos tutoriales y también el aprendizaje adaptativo . Al aprendizaje diferenciado se le considera como una personalización; este aprendizaje implica el desarrollo de diferentes caminos de los cuales el estudiante adquirirá conocimiento.[1]

Por otra parte, el aprendizaje adaptativo incluye un sistema computacional sofisticado que adapta los contenidos al estudiante en función del feedback recibido, basándose en datos. Esto permite que la instrucción, la retroalimentación y la corrección se adapte a las interacciones del estudiante y al nivel del desempeño mostrado. El aprendizaje adaptativo requiere incorporar análisis de datos, exámenes psicométricos, o algoritmos, entre otras cosas, para lograr la adaptabilidad de la instrucción, anticipándose al aprendizaje del alumno.[1]

Historia

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El aprendizaje adaptativo surge a partir de la Teoría del Aprendizaje Programado divulgada por el psicólogo B. F. Skinner en la que ya aparecían algunas de las características pedagógicas de lo que se conocería en un futuro como aprendizaje adaptativo. [2]​ Este tipo de aprendizaje surge por la necesidad de realizar un proceso de aprendizaje que se ajuste y se personalice a las necesidades de cada alumno. [3]​ A partir de la década de los años 1980, con el movimiento de la inteligencia artificial empieza a estar en auge los ordenadores y todas las herramientas relacionadas con la tecnologías de la información y la comunicación [3]​ que controlan y procesan información para posteriormente adaptarla a las características del alumnado. El desarrollo de Internet y el Big Data ha supuesto un gran avance en el aprendizaje adaptativo [2]​.

Gracias al avance de la tecnología de e-learning y de tratamiento de la información han hecho que cada vez sea más factible aplicar la personalización del aprendizaje. Con la creación y posteriores mejoras de los AHS (Adaptative Hypermedia Systems) se ofrecen contenidos a los estudiantes de forma personalizada, dicho en otras palabras, estos sistemas son capaces de tener la capacidad para adaptar los contenidos a las características de cada usuario.[4]

Conjuntamente con los AHS se han desarrollado los LMS (Learning Management Systems) que son un tipo de software instalado en un servidor web que ofrecen entornos de aprendizaje con múltiples herramientas y que tienen facilidades para la gestión y seguimiento de usuarios y para la administración de cursos.[4]

Tiempo después la plataforma de e-learning Moodle se ha unido a la idea de los AHS y LMS de integrar la posibilidad de personalizar el aprendizaje. Ha ido mostrando complementos que favorecen la personalización dependiendo de las características de cada usuario. Moodle ha tratado de ir añadiendo en su herramienta adaptatividad integrando módulos externos a sus diferentes versiones como “Activity Locking”, con la posibilidad de bloquear actividades en función de que se cumplan o no los criterios establecidos por el profesor en la configuración inicial, continuando con la función “Agrupamientos”, en la que se permite asignar recursos y actividades a determinados grupos de estudiantes, hasta llegar a los “Condicionales” la cual la capacidad de personalización de aprendizaje es superior a las anteriores. Los “Condicionales” han sido desarrollados por el Centro de Innovación para la Sociedad (CICEI) de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria.[5]

Ya en los años 70 la principal barrera fue el coste y el tamaño de los equipos, lo que hace impracticable la aplicación generalizada. Otro obstáculo en la adopción de sistema inteligente tempranos era que las interfaces de usuario no eran propicias para el proceso de aprendizaje. El inicio de los trabajos en los sistemas de aprendizaje adaptativo e inteligente por lo general se remonta al sistema escolar que ofrece el aprendizaje adaptativo para el tema de la geografía de América del Sur.[6]​ Un número de otros sistemas innovadores apareció en los cinco años siguientes. Una buena cuenta de los primeros trabajos sobre el aprendizaje adaptativo y sistemas inteligentes de tutoría se puede encontrar en el clásico libro Sistemas de Tutoría Inteligente.[7]

La formación del profesorado ha sido y sigue siendo otro aspecto clave para que la personalización del aprendizaje sea la óptima. La personalización de la educación debe ofrecer a los docentes conocer al instante aquellos contenidos que está aprendiendo el alumno y detectar los errores que se cometen para actuar de la forma más rápida posible. Para ello debe conocer las formaciones previas que poseen y sus antecedentes sociales.[8]

Personalización del aprendizaje

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De la individualización a la personalización del aprendizaje

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La personalización del aprendizaje va mucho más allá de la adaptación de la situación educativa a las características y necesidades de los alumnos. El gran objetivo de la personalización es que el estudiante de un sentido personal a aquello que aprende. Por lo que podemos decir, que el resultado de la educación personalizada no tener una educación diferenciada en cuanto a las necesidades de los alumnos, sino un aprendizaje al que cada aprendiz, pueda darle un sentido personal. Una vez aclarado esto, diferenciamos dos términos. Utilizaremos "aprendizaje personalizado", cuando cada alumno entienda un conocimiento de manera personal, mientras que utilizaremos "aprendizaje individualizado", cuando es el resultado de un aprendizaje diferenciado. Siguiendo esta perspectiva, personalizar es mucho más que individualizar. Un aprendizaje personalizado, es a la fuerza un aprendizaje individualizado, pero un aprendizaje individualizado, puede ser o no ser personalizado.[9]

La personalización del aprendizaje escolar

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Actualmente observamos una gran dificultad en la educación escolar a la hora de personalizar el aprendizaje. Gran parte de los alumnos perciben una gran diferencia entre el mundo que les rodea fuera de las instituciones educativas, donde todo es personalizado, y el mundo en el que se desarrollan dentro de los centros escolares, donde los estudiantes sienten que no hay cabida para sus propios intereses personales. Los alumnos no entienden por qué hay actividades que les motivan e interesan y que realizan en otros contextos, no tienen cabida dentro del sistema educativo. Las dificultades que encuentran los sistemas educativos para realizar un aprendizaje personalizado es uno de los factores que hacen que pierda sentido la educación escolar. Debido a esto, la educación personalizada no supone una opción, sino un reto para tratar de combatir dichos problemas y así mejorar la situación educativa actual. Para que este reto sea posible, es necesario seguir las siguientes exigencias:[9]

  • Tener en cuenta los intereses y las opiniones de los alumnos a la hora de identificar sus necesidades de aprendizaje y en la elección del camino a seguir para satisfacerlas.
  • Adaptar el aprendizaje en los colegios e institutos al contexto de los estudiantes y a la comunidad en las que viven, introduciendo aprendizajes que tienen en otros contextos a los aprendizajes formales de la escuela.
  • Utilizar diversos recursos de aprendizaje que se encuentran fuera de las instituciones educativas, pero accesibles mediante estas tanto de manera directa como a través de las TIC.
  • Realizar redes y conexiones entre distintas escuelas y entre escuelas y otros agentes educativos.[9]

Variables de estudio

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Existen diversos modelos de usuario en los sistemas de aprendizaje adaptativo teniendo en cuenta las variables de adaptación a los diseños de aprendizaje. Estas variables son:[4]

  • Las credenciales de los estudiantes o las características personales como son la edad, la situación laboral, social, académica, etc.
  • Qué han aprendido o qué están aprendiendo. Son elementos claves la evaluación inicial y las evaluaciones continuas para conocer el desarrollo del estudiante y adecuar los recursos y actividades a su aprendizaje.
  • Cómo aprenden o cómo prefieren aprender son variables que se conocen a través de encuestas sobre estilos de aprendizaje, con el fin de adaptar el diseño al estilo de aprendizaje predominante del alumno.
  • Las características emocionales con las que afronta el aprendizaje y la disposición que tiene hacia el mismo. La actitud, motivación, autonomía, responsabilidad, etc. son rasgos esenciales para actuar en consonancia.

A través de los cuestionarios previos, se puede contextualizar a los estudiantes para integrarlos en “grupos poblaciones” de acuerdo a sus conocimientos previos o intereses. Así se establecen las medidas oportunas para poder llevar a cabo un diseño de aprendizaje personalizado y acorde al alumno.[4]

La tecnología y la metodología

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Los sistemas de aprendizaje adaptativo se han dividido tradicionalmente en componentes separados o modelos. Aunque se han presentado diferentes grupos de modelos, la mayoría de los sistemas incluyen algunos o todos los siguientes modelos (en ocasiones con diferentes nombres):[10][11]

  • Modelo de Expertos - El modelo con la información que ha de ser enseñado.
  • Modelo de Estudiante - El modelo que sigue y aprende sobre el estudiante.
  • Modelo de Instrucción - El modelo que realmente transmite la información.

Modelo experto

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El modelo experto almacena información sobre los contenidos que se está enseñando. Consiste en ofrecer las soluciones para el conjunto de preguntas, pero además, se pueden incluir hasta una lección y tutoría en línea y, en sistemas más sofisticados, hasta metodologías de expertos para ilustrar enfoques a las preguntas. [12]

Los sistemas de aprendizaje adaptativo que no incluyen un modelo experto incorporarán normalmente estas funciones en el modelo de instrucción.

Modelo de estudiante

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Un medio simple de determinar el nivel de habilidad de un estudiante es el método utilizado en el CAT (computerized adaptive testing)o TAI (Test Adaptativo Informatizado).Gracias a este test se va adaptando al nivel de competencia progresivo que muestra el usuario. En el CAT, el sujeto se presenta con las preguntas que se seleccionan en función de su nivel de dificultad en relación al presunto nivel de habilidad del sujeto. A medida que avanza la prueba, el ordenador es capaz de ajustar la puntuación del sujeto teniendo en cuenta sus respuestas. Con este test se mide el nivel que alcanza el estudiante en cada fase y se utiliza el valor obtenido para adaptar el programa de instrucción a las características del alumno.[4]

Con este modelo se contemplaban únicamente las características del usuario, pero en la actualidad se distingue entre 3 variables de personalización que crean entornos de aprendizaje eficientes y satisfactorios para los estudiantes:

  • Los datos del usuario. Aquí se tienen en cuenta las características de los alumnos.
  • Los datos de uso. Se reúnen los datos de la interacción del usuario con el sistema.
  • Los datos del entorno. Se engloban todos los datos del entorno del alumno que son diferentes a sus características personales.[4]

Modelo instruccional

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Se establece por la construcción de rutas/caminos de aprendizaje, acrónimo en inglés Learning Paths. Esos Caminos de aprendizaje implementan las decisiones instruccionales: qué se hace si un tema fue acreditado; qué se hace si se resuelve de forma incorrecta. [12]

Los Learning Paths es una secuencia de cursos que concede a un alumno dominar un tema en pasos razonables (Sencillos y cortos) y que es efectivo cuando el estudiante necesita aprender mucha información sobre un determindado contenido. Las rutas de aprendizaje pueden incluir: cursos que proporcionan material didáctico sobre un campo específico de conocimiento, cuestionarios que un alumno debe completar o exámenes que debe aprobar. [13]

Herramientas que ayudan a la adaptación del aprendizaje

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Las tecnologías de hoy en día permiten utilizar herramientas para mejorar la forma de aprender y de adaptarse a las características del alumnado según sus necesidades[14]

Los hipermedia adaptativos

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La Adaptación hipermedia o AHS en inglés (acrónimo de Adaptive Hypermedia Systems) son recursos muy importantes para la educación porque son capaces de registrar todas las acciones de los estudiantes e interpretarlas para así adaptar los procesos de aprendizaje a cada alumno. Se caracteriza por ser el sistema el que ajusta su comportamiento a las necesidades de cada estudiante. [15]

Sistema de gestión del aprendizaje

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Un claro ejemplo son los Sistema de gestión de aprendizaje o LMS en inglés, que incorporan herramientas adaptativas que permiten diseñar cursos individualizados con ayudas o servicios como gestión del curso, de los usuarios,del contenido, de las tareas o de las calificaciones entre otras. Encontramos diferentes Sistema de gestión de aprendizaje en función de la licencia de uso que dispongan:[8]

Sistemas propietarios Sistemas libres
Desire2Learn Claroline
Litmos Dokeos
Blackboard Proyecto Sakai
ECollege ATutor

Analíticas de aprendizaje

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Además, otro tipo de soluciones aplicadas al aprendizaje en un entorno virtual son las analíticas de aprendizaje, en inglés Learning Analytics, que permiten seleccionar, analizar y medir multitud de datos de los estudiantes y de sus contextos para posteriormente optimizar los procesos de aprendizaje.

Un ejemplo de entornos virtuales que utilizan analíticas de aprendizaje son Chamilo, Moodleo Edmodo.

Este tipo de herramientas son cada vez más utilizadas por los docentes porque sirven de gran ayuda para evaluar a los alumnos de los contenidos de forma personalizada.[8]

El Sistema CoMoLe

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El sistema CoMoLe (Context-based adaptive Mobile Learning Environments) ofrece a los estudiantes la posibilidad de acceder a actividades educativas adaptadas a su perfil y a su contexto desde distintos dispositivos. El sistema funciona por medio de recomendaciones a cada usuario en cada momento, en función de sus características personales, de sus acciones mientras interactúa con la plataforma y del contexto en el que se encuentra en ese momento. Las actividades se realizan a través de un navegador Web pudiendo emplearse distintos dispositivos.[16]

El sistema funciona almacenando información sobre los usuarios, a partir de la cual recomienda actividades a cada uno, generando dinámicamente las interfaces que den soporte a la realización de actividades en cada contexto. Los datos almacenados constituirán el modelo de usuario de CoMoLe. Estos datos se representan a partir de un conjunto de valores discretos o mediante intervalos de valores en el caso de datos numéricos. Por ejemplo, los datos recabados puede ser los siguientes: si el estudiante cursa por primera vez una materia o no, su nivel de conocimiento previo, las distintas dimensiones del estilo de aprendizaje del usuario, el porcentaje de aciertos en los ejercicios realizados hasta el momento, el lugar donde se encuentra, el dispositivo utilizado, o el tiempo que tiene disponible para realizar las actividades.[16]

Evaluación del aprendizaje adaptativo

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La evaluación de un curso adaptativo sirve para comprobar si la adaptación proporcionada tanto a nivel de actividades recomendadas como a nivel de contenidos presentados, fue la adecuada para todos los perfiles de usuario. Con este fin, se trata de detectar situaciones que puedan ser consideradas síntomas de problemas, tanto en los contenidos en sí como en los criterios de adaptación. Algunos ejemplos de este tipo de situaciones son: actividades prácticas que un número elevado de estudiantes ha tenido problemas para resolver, o actividades que no pueden ser terminadas en el tiempo previsto por el sistema. [16]

Método GeSES

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El método GeSES (Generate-Select-Establish-Select) consiste en analizar los logs generados en busca de estos síntomas de potenciales problemas. Para ello utiliza técnicas de minería de datos. Este sistema permitirá al profesor determinar si la adaptación ha resultado exitosa o no para el estudiante. [16]


Beneficios y desventajas del aprendizaje adaptativo

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El método del aprendizaje adaptativo es una metodología que cambia el enfoque pedagógico, no solo hacia el estudiante, sino también hacia el profesor en lo que a sus funciones como docente se refiere. Y más, cuando incluimos las nuevas tecnologías y las herramientas digitales para personalizar el proceso de enseñanza-aprendizaje. Como norma general, el aprendizaje adaptativo permite su aplicación a cualquier etapa y materia educativa, rompe con la monotonía y la rutina de las clases “tradicionales” y favorece la atención de los alumnos; siempre bajo la supervisión del docente a través de herramientas tecnológicas que monitoricen la interacción durante todo el proceso educativo.[17]

Este tipo de aprendizaje tiene respuestas positivas y negativas al mismo tiempo. Aunque podemos afirmar que las ventajas para estudiantes y docentes son mayores en su número.

Para el profesor:

  • Permite un conocimiento más detallado de los estudiantes. Las plataformas de aprendizaje adaptativo ayudan al profesor a recoger los datos de los alumnos, a fin de adecuar las estrategias educativas a cada uno de lo estudiantes, así como optimizar el tiempo del proceso de enseñanza-aprendizaje.
  • Facilita la organización y mejora la atención a la diversidad. El docente puede sacar el mayor provecho a la interacción y atención personalizada de los alumnos gracias a la información que reciben sobre la actividad de sus alumnos a tiempo real.
  • El profesor, como guía del aprendizaje, dispone de infinidad de recursos y herramientas educativas, pudiendo así, profundizar, reforzar o mejorar aquellas necesidades concretas y específicas de sus alumnos.

Si bien, contamos con un gran número de aspectos positivos hacia el profesor en el aprendizaje adaptativo, no podemos obviar la exigencia que su trabajo requiere. Es decir, el docente debe organizar y planificar previamente el trabajo a desarrollar por cada alumno, así como realizar un seguimiento constante que supervise y controle la actividad de cada uno de los alumnos.[18]

Para el alumno:

  • El estudiante es el protagonista y el centro de atención de su aprendizaje.
  • El alumno recibe una atención personalizada que se adapta a sus propias necesidades tanto en contenidos, como en actividades y proyectos, así como en el ritmo de trabajo durante todo el proceso de enseñanza-aprendizaje.
  • Optimiza el tiempo invertido en el aprendizaje, siendo éste más eficaz y rápido.
  • Gracias al feedback y el conocimiento que tiene el docente de sus capacidades e intereses, el aprendizaje adaptativo supone una motivación para el alumno y, consecuentemente, un mayor interés por aprender.
  • El estudiante mejora sus competencias y habilidades, profundiza en conocimientos y estrategias educativas, construyendo así un aprendizaje personalizado.
  • El uso de plataformas digitales flexibiliza el aprendizaje tanto en el cuándo (tiempo) como el dónde (lugar).

Del mismo modo que para los docentes, este tipo de aprendizaje requiere de ciertas exigencias para que su trabajo sea fructífero; para que un estudiante pueda beneficiarse del aprendizaje adaptativo, no pueden obviar la autonomía, la responsabilidad y el compromiso que esta metodología requiere durante todo su proceso.[19]

Ejemplos de aprendizaje adaptativo

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JAPELAS
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JAPELAS (Japanese polite expressions learning assisting system) es un sistema digital que facilita el aprendizaje del idioma japonés en lo referente a expresiones corteses. El sistema fue diseñado para estudiantes universitarios extranjeros en Japón con interés en aprender la lengua. En este país, las expresiones más apropiadas están determinadas por el contexto de la conversación. JAPELAS provee al estudiante de la expresión adecuada dependiendo de su información personal y del contexto de la situación; para ello, considera variables como la hiponimia, la distancia social o la formalidad de las escenas de conversación.[20]

SC@UT
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Sc@ut es una plataforma dirigida a niños con autismo. Los sistemas de Comunicación Aumentativos y Alternativos (AAC) son una tecnología emergente para facilitar la integración social de personas con dificultades comunicativas temporales o permanentes. Sc@ut posibilita una comunicación adaptada a cada usuario y situación en función de sus capacidades y progresos, permitiendo representar y controlar la comunicación del niño en un entorno a través de una PDA y una red inalámbrica. Esta plataforma emplea plantillas con dibujos y fotografías que representan acciones (comer, lavarse las manos, etc.) o sentimientos. Las imágenes están adaptadas al usuario según su grado de motivación y familiaridad.[21]

TENSEITS
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TenseITS es un entorno de aprendizaje de idiomas que adapta la interacción a la comprensión del estudiante, representada en un modelo construido durante la propia interacción. El modelo está diseñado para el estudio en cualquier parte y en cualquier momento, suponiendo una conexión inalámbrica. Por ello, se adapta también a las características del contexto del estudiante que puedan afectar a su capacidad de estudio (por ejemplo: su probabilidad de ser interrumpidos mientras estudian; su capacidad de concentrarse en un contexto determinado; o el tiempo del que disponen para el estudio).[22]

MOOCs
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Los Massive Online Open Courses o MOOC son los cursos masivos producto de la educación abierta, online, gratuita, sin limitación de matriculaciones y accesible a cualquier participante. Quizá este último aspecto, la acogida de gran cantidad de perfiles diferentes, es la causa de las numerosas bajas que se producen antes de finalizar los cursos[23]​. Sin embargo, los MOOCs han venido para quedarse, sobre todo en lo que educación superior se refiere, gracias a la puesta en marcha de metodologías de aprendizaje adaptativo, que ayudan a individualizar el perfil de los estudiantes, posibilitando e integrando distintos contextos de aprendizaje en una misma plataforma digital[24]​.

  1. a b c d Escamilla, José; Calleja, Bryan; Villalba, Eder; Venegas, Esteban; Fuerte, Karina; Román, Rubí; Madrigal, Zayra (Julio 2014). «Aprendizaje y evaluación adaptativos». EduTrends. 
  2. a b «asAprendizaje adaptativo. Una educación personalizada a través de las TIC Volver al listado Experiencias educativas Aprendizaje adaptativo. Una educación personalizada a través de las TIC». Consultado el 4 de noviembre de 2018. 
  3. a b «El aprendizaje adaptativo en diez preguntas [Infografía]». Consultado el 4 de noviembre de 2018. 
  4. a b c d e f Lerís, Dolores; Sein-Echaluce, María Luisa (Diciembre 2018). La personalización del aprendizaje: un objetivo del paradigma educativo centrado en el aprendizaje 187 (No. Extra. 3). doi:10.3989/arbor.2011.Extra-3n3135. Consultado el 30 de octubre de 2018. 
  5. «Condicionales». Consultado el 30 de octubre de 2018. 
  6. J. R. Carbonell (1970). "AI in CAI: An artificial intelligence approach to computer aided instruction". IEEE Transactions on Man-Machine Systems. MMS-11 (4): 190–202. doi:10.1109/TMMS.1970.299942.
  7. Derek Sleeman; John Seely Brown, eds. (1982). Intelligent tutoring systems. Academic Press.
  8. a b c Cerro Martínez, Juan Pedro (Agosto 2015). Tendencias y aplicaciones de las TIC dentro del ámbito educativo. p. 65. 
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  10. Charles P. Bloom, R. Bowen Loftin Facilitating the Development and Use of Interactive Learning Environments, Lawrence Erlbaum Associates (1998).
  11. "A Proposed Student Model Algorithm for Student Modeling and its Evaluation" (PDF). Consultado el 6 de Agosto, 2008.
  12. a b Uresti, Eduardo; Treviño, María Graciela; Rodríguez, Ruth; Rodríguez, Germán. «Aprendizaje adaptativo». Consultado el 3 de noviembre de 2018. 
  13. Barlow, Buckley (23 de junio de 2018). «How Innovative Learning Paths Can Help Close The Skills Gap». Consultado el 3 de noviembre de 2018. 
  14. García Aretio, Lorenzo (18 de mayo de 2017). «Educación a distancia y virtual: calidad, disrupción, aprendizajes adaptativo y móvil». RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia 20 (2): 9-25. doi:10.5944/ried.20.2.18737. 
  15. Lerís López, Dolores; Vea Muniesa, Fernando; Velamazán Gimeno, Ángeles (diciembre 2015). Aprendizaje adaptativo en moodle: tres casos prácticos 16 (4). pp. 138-157. Consultado el 1 de noviembre de 2018. 
  16. a b c d Ortigosa, Álvaro; Bravo, Javier; Carro, Rosa M.; Martín, Estefanía (2010). «Entornos de aprendizaje móviles adaptativos y evaluación: CoMoLe y GeSES». Revista Iberoamericana de Educación a Distancia 13 (2): 167-207. 
  17. Caro, Manuel. «Aprendizaje Adaptativo, el método de estudio personalizado». Consultado el 1 de noviembre de 2018. 
  18. «Ventajas del aprendizaje adaptativo». Consultado el 1 de noviembre de 2018. 
  19. «Uso de tecnología para el Aprendizaje Adaptativo». Consultado el 1 de noviembre de 2018. 
  20. Ogata, Hiroaki; Yano, Yoneo (2004). «Context-aware support for computer-supported ubiquitous learning». The 2nd IEEE International Workshop on Wireless and Mobile Technologies in Education. Proceedings. doi:10.1109/WMTE.2004.1281330. Consultado el 3 de noviembre de 2018. 
  21. Gea, Miguel; Rodríguez, M.J.; Rodríguez, María Luisa; Paderewski-Rodríguez, Patricia (2004). Sc@ut: plataforma para la comunicación en entornos ubicuos adaptativos aplicado a niños autistas. Consultado el 3 de noviembre de 2018. 
  22. Cui, Yanchun; Bull, Susan (Junio 2005). «Context and learner modelling for the mobile foreign language learner». System 33 (2). 
  23. Lerís, D.; Sein-Echaluce, M. L.; Hernández, M.;Fidalgo-Blanco, A. (2016). «Participantes heterogéneos en MOOC y sus necesidades de aprendizaje adaptativo». Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (17(4)): 91-109. 
  24. Zapata-Ros, M. (2013). MOOCs, una visión crítica y una alternativa complementaria: La individualización del aprendizaje y de la ayuda pedagógica.. Consultado el 3 de noviembre de 2018.