Vol. 6 Núm. 6 (2015): Brasil
Artículos

Hipermedia adaptativa para la formación en sistemas y tecnologías de la Información para el contador

Inés María González Vidal
Universidad de La Habana.
Biografía
Amauris Laurencio Leyva
Universidad de La Habana
Biografía
Lázaro Blanco Encinosa
Universidad de La Habana
Biografía

Publicado 2015-06-30

Palabras clave

  • Hipermedia adaptativa,
  • modelación de la esfera emocional,
  • adaptación por intereses profesionales,
  • sistemas personalizados,
  • tecnología de la información,
  • e-learning,
  • enseñanza individualizada,
  • intereses profesionales,
  • Multimedia interactiva.
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Cómo citar

González Vidal, I. M., Laurencio Leyva, A., & Blanco Encinosa, L. (2015). Hipermedia adaptativa para la formación en sistemas y tecnologías de la Información para el contador. Teuken Bidikay - Revista Latinoamericana De Investigación En Organizaciones, Ambiente Y Sociedad, 6(6), 81–104. Recuperado a partir de https://revistas.elpoli.edu.co/index.php/teu/article/view/1048

Resumen

Se propone la aplicación de los Sistemas de Hipermedia Adaptativa para la formación en la disciplina Sistemas y Tecnologías de la Información para el Contador de la Universidad de La Habana, bajo un enfoque que requiere la inserción de contenidos diversos que fortalezcan el proceso de interdisciplinariedad, y que proceda a la combinación de tecnologías y áreas diferentes del conocimiento en una asignatura integradora. Se emplea el método Delphi en la búsqueda de un consenso en torno a los principales aportes contenidos en la presente investigación, de forma tal que el resultado de su aplicación se concrete en la evaluación integral de los mismos y en la elevación de sus potencialidades formativas.

Citas

  1. BRUSILOVSKY, Peter (1996). “An intelligent tutoring system on World Wide Web”. ELM-ART. In: Frasson, C.; Gauthier, G. andLesgold, A. Berlin. Springer Verlag, pp. 261-269.
  2. CONATI, Cristina. and MC LAREN, Heather. (2010). “Modeling user affect from causes and effects”. Computer Science Department. Vancouver, BC: University of British Columbia.
  3. COOPER, David. (2010). “Recognizing and predicting the impact on human emotion (affect) using computing systems”. Amherst MA, USA: University of Massachusetts, Department of Computer Science,
  4. D’MELLO, Sidney & GRAESSER, Art. (2009). ”Automatic detection of learners’ emotions from gross body language, applied artificial intelligence”, Published in: Journal Applied Artificial Intelligence, vol. 23, Issue 2, February 2009, Bristol, PA, USA: Taylor & Francis, Inc. pp. 123-150
  5. KHAN, Farman Ali. (2009). “Integrated Approach for the Detection of Learning Styles & Affective States”. Institute of Software Technology and Interactive Systems School of Computing. Viena: Vienna University of Technology.
  6. KHAN, Farman Ali; GRAF, Sabine; WEIPPL, Edgar. and TJOA, A Min. (2009). “Integrated Approach for the Detection of Learning Styles and Affective States”. Institute of Software Technology and Interactive Systems Vienna University of Technology School of Computing and Information Systems, Athabasca University, Canada. In: Proceedings ofthe World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia and
  7. Telecommunications (ED-Media 2009), Honolulu, Hawaii pp. 753-761.
  8. MARTENS, RobL. (2004). “The impact of intrinsic motivation on e-learning in authentic computer task”. Journal of Computer Assisted Learning, 20(5): Leiden. Leiden University. pp. 368-376.
  9. MATEOS, Jorge. (2010). “Estrategia de gestión de recursos educativos en forma de objetos de aprendizaje en la Universidad de La Habana”. Tesis doctoral. Tecnología Educativa FED. La Habana: Universidad de La Habana.
  10. MC QUIGGAN, Sunyoun. Lee. (2007). “Early prediction of student frustration”. En: 2nd International Conference On Affective Computing and Intelligent Interactions. Department of Computer Science. Raleigh, NC. USA: North Carolina State University.