II. ASPIRADO: PROPUESTA DE ALGORITMO PARA LA INTEGRACIÓN DE SECUENCIAS DIDÁCTICAS ADAPTATIVAS

Résumé

Dans le domaine de l'apprentissage adaptatif, certaines propositions ont opté pour la
utilisation de systèmes d'inférence floue comme méthode pour obtenir la quantité et le type de ressources
ou des objets d'apprentissage nécessaires à une meilleure performance des élèves. Cependant,
Ces propositions n'établissent pas une méthode d'intégration des séquences didactiques de
de ces ressources d'apprentissage. Cette recherche visait à présenter une
algorithme de production de séquences didactiques adaptatives à partir des valeurs
généré par les systèmes d'inférence floue utilisés dans les systèmes d'apprentissage
adaptatif. La méthodologie utilisée était le développement en cascade, qui a permis de générer
l'algorithme d'appauvrissement séquentiel, prioritaire, entrelacé et récursif pour
Affectation d'objets d'apprentissage (ASPIRED). A des fins de test, ce
algorithme a été traduit dans le langage de programmation Python où trois
séquences didactiques à partir de différentes valeurs floues correspondant à quatre types de
objets d'apprentissage (texte, audio, vidéo et infographie). En conséquence, il a été observé que le
séquences didactiques ont été générées avec de faibles temps d'exécution et avec une faible utilisation de
ressources de traitement et mémoire. Il a été conclu en mentionnant que l'algorithme a
comme caractéristiques d'être efficaces, modulaires, flexibles, adaptables et compréhensibles ; de la même forme,
les avantages et les applications possibles de l'algorithme dans les recherches futures ont été exposés