Digital: ISSN 2790 5039 – Depósito legal digital: DC2021001122
Impreso: ISSN 23435658 – Depósito legal impreso: PP201202DC4092
GUAYANA MODERNA
https://revistasenlinea.saber.ucab.edu.ve/index.php/guayanamoderna/index
Guayana Moderna, N° 12
Diciembre, 2023
Venezuela
Fecha de recepción: 25-07-2023
Fecha de aceptación:09-10-2023
pp.: 244-256
Sistema web del diagnóstico del perfil de aprendizaje visualizando la
virtualidad
Web System of the diagnosis of the learning profile visualizing virtuality
Villarroel, Yanna
Universidad Nacional Experimental Antonio José de Sucre / Ciudad Guayana, Venezuela
yannavillarroel@gmail.com
Lobo, Eladio
Orinoco Iron / Ciudad Guayana, Venezuela
cruzchiquita123@gmail.com
ORCID: 0000-0001-7921-2433
Resumen
Hasta marzo de 2020, la educación se basaba principalmente en la modalidad presencial,
caracterizada por clases en vivo con horarios fijos y una interacción directa entre docentes y
alumnos en un mismo lugar físico. Sin embargo, con la irrupción de la pandemia de COVID-19,
se ha experimentado una migración hacia la educación en línea, lo que ha permitido el acceso
desde cualquier ubicación con conexión a Internet y en cualquier momento. Esta transición ha
acentuado la necesidad de entender y guiar el aprendizaje virtual, incluyendo la comprensión de
los perfiles de aprendizaje de los estudiantes, discípulos o colaboradores. Actualmente, se utilizan
diagnósticos manuales para identificar estos perfiles de aprendizaje, se presenta una oportunidad
para la automatización en entornos académicos y laborales. El propósito de este trabajo es
presentar una herramienta diseñada para profesionales en formación, que les permita comprender
su estilo de aprendizaje a través de un diagnóstico automatizado, accesible desde cualquier
dispositivo con conexión a Internet. El diseño de esta herramienta se basa en un sistema de
diagnóstico de perfil de aprendizaje en un entorno web, desarrollado utilizando programación PHP
y HTML, y con una base de datos gestionada a través de MySQL. Este enfoque se sustenta en una
investigación documental que identificó los estilos de aprendizaje fundamentales, como el
auditivo, visual y kinestésico. Una vez definido el diseño, se procedió a su implementación en un
servidor web, lo que permite a los usuarios acceder al sistema a través de un navegador web, una
computadora o un teléfono inteligente. A través de esta plataforma, los usuarios pueden realizar
su evaluación de estilo de aprendizaje, recibir los resultados y acceder a datos estadísticos y
gráficos basados en la información almacenada en el sistema web.
Palabras clave: Diagnóstico, MySQL, O’Brien, Perfil de Aprendizaje, PHP.
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Fecha de recepción: 25-07-2023
Fecha de aceptación:09-10-2023
pp.: 244-256
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Abstract
Until March 2020, education was mainly based on the face-to-face modality, characterized by live
classes with fixed schedules and direct interaction between teachers and students in the same
physical location. However, with the onset of the COVID-19 pandemic, there has been a migration
to online education, which has allowed access from any location with an Internet connection at
any time. This transition has accentuated the need to understand and guide virtual learning,
including understanding the learning profiles of students, mentees or collaborators. Currently,
manual diagnostics are used to identify these learning profiles, presenting an opportunity for
automation in academic and work environments. The purpose of this paper is to present a tool
designed for professionals in training, which allows them to understand their learning style through
an automated diagnosis, accessible from any device with Internet connection. The design of this
tool is based on a learning profile diagnostic system in a web environment, developed using PHP
and HTML programming, and with a database managed through MySQL. This approach is based
on documentary research that identified fundamental learning styles, such as auditory, visual and
kinesthetic. Once the design was defined, it was implemented on a web server, allowing users to
access the system through a web browser, a computer or a smart phone. Through this platform,
users can perform their learning style assessment, receive the results and access statistical data and
graphs based on the information stored in the web system.
Keywords: Diagnostics, MySQL, O'Brien, Learning Profile, PHP.
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Introducción
En el campo de la educación, los
perfiles de aprendizaje y los canales de
aprendizaje han sido objetos de estudio
destacados. Los perfiles de aprendizaje se
refieren a las diferentes formas en que las
personas adquieren conocimientos, mientras
que los canales de aprendizaje se centran en
cómo perciben y procesan la información.
Autores como Rita Dunn (1970), Kenneth
Dunn (1970), Howard Gardner (1983), David
Kolb (1980) y Neil D. Fleming (1987) han
contribuido significativamente a la
comprensión de estos conceptos.
La transición a la enseñanza y el
aprendizaje en línea, acelerada por la
pandemia de COVID-19, ha resaltado la
importancia de adaptar las estrategias de
enseñanza a los estilos de aprendizaje de los
estudiantes. Sin embargo, el conocimiento
sobre perfiles de aprendizaje y su aplicación
efectiva en la educación aún es limitado. El
problema que abordaremos en este estudio es
cómo mejorar la comunicación y la
enseñanza personalizada al comprender y
aplicar los perfiles de aprendizaje de manera
más efectiva en entornos educativos y
profesionales.
El objetivo principal de este estudio
es desarrollar y evaluar un sistema de
diagnóstico de perfiles de aprendizaje que
permita a profesores, empleadores y otros
profesionales comprender mejor las
preferencias de aprendizaje de sus alumnos o
colaboradores. Los objetivos específicos
incluyen:
1. Identificar los estilos de
aprendizaje predominantes entre los
participantes.
2. Evaluar la efectividad de un
sistema de diagnóstico de perfiles de
aprendizaje en la mejora de la comunicación
y la adaptación de estrategias de enseñanza.
3. Explorar la aplicabilidad de estos
conceptos en diversos contextos
profesionales, como la relación
supervisor/colaborador, médico/paciente,
vendedor/comprador y otros.
Metodología
La metodología que se presenta a
continuación se enfoca en el diseño de un
sistema de diagnóstico del perfil de
aprendizaje en un entorno web. Durante el
desarrollo de esta metodología, se analizaron
en detalle aspectos cruciales relacionados con
bases de datos, tecnologías web y el
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desarrollo de sistemas eficaces. A lo largo de
este artículo, se profundizan en cada uno de
estos elementos para brindar una
comprensión más completa de su importancia
en el contexto tecnológico actual.
Base de Datos:
Por lo general, suele hacerse
referencia a softwar de bases de datos
(Oracle, SQL Server, MySQL), sin embargo,
una base de datos no es un programa, es un
conjunto de datos organizados de acuerdo
con ciertas reglas predefinidas. Estas
aplicaciones recién nombradas son sistemas
de gestión de la base de datos, y existe una
variedad de estos sistemas en el mercado.
MySQL (Relational Database
Management System):
MySQL es un sistema de gestión de
bases de datos relacionales desarrollado por
Oracle Corporation bajo una licencia dual:
Licencia Pública General/Licencia
Comercial. Se considera la base de datos de
código abierto más popular del mundo junto
con Oracle y Microsoft SQL Server,
especialmente para entornos de desarrollo
web. MySQL está patrocinado por una
empresa privada que posee los derechos de
autor de la mayor parte del código.
Las funciones en MySQL son rutinas
creadas para tomar algunos parámetros,
procesarlos y devolver resultados. Deben
devolver un valor de algún tipo de datos
definido, se puede utilizar en el contexto de
una instrucción SQL.
Hypertext Markup Language (HTML)
HTML, Hypertext Markup Language
(Lenguaje de marcación de hipertexto) es un
lenguaje de marcado de texto comúnmente
utilizado en la World Wide Web (www). Fue
creado por el físico nuclear Tim Berners-Lee
en 1986, tomando dos herramientas
preexistentes: el concepto de hipertexto
(también conocido como enlace o ancla), que
permite vincular dos elementos entre sí, y
Lenguaje de marcado generalizado estándar
(SGML) para colocar etiquetas o rótulos en el
texto para expresar su apariencia.
HTML no es realmente un lenguaje
de programación como C++, Visual Basic,
entre otros, sino un sistema de etiquetas.
HTML no proporciona ningún compilador,
por lo que no detectará ningún error de
sintaxis que surja y se mostrará de una
manera que lo comprenda. El entorno en el
que se utiliza HTML es simplemente un
procesador de texto, como el que proporciona
el sistema operativo Windows (Bloc de
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notas), UNIX (editor vi o ed) o MS Office
(Word). El conjunto de etiquetas creado debe
guardarse con la extensión .htm o .html.
Hypertext Preprocessor Programming
(PHP):
PHP es un lenguaje de programación
interpretado, originalmente diseñado para
crear páginas web dinámicas. Está diseñado
principalmente para secuencias de comandos
del lado del servidor, pero se puede usar
desde una interfaz de línea de comandos o
para crear otros tipos de programas, incluidas
aplicaciones de interfaz gráfica que usan
bibliotecas Qt o GTK+.
WAMP Server:
WAMP Server, la W es para
Windows, la A es para Apache, un software
utilizado para páginas web, la M es para
MySQL, un sistema de administración de
bases de datos, y la P es para PHP, un
lenguaje de programación. WAMP es un
conjunto de servicios que permiten mostrar
un sitio web localmente (sin estar conectado
a Internet). Por lo tanto, facilita el trabajo de
un gran número de desarrolladores. Permite
probar nuevas funciones y complementos
como mejor le parezca sin riesgo.
Se debe recordar que una vez que se
haya creado el sitio web, se debe elegir un
servicio de alojamiento web para ponerlo en
línea.
Para los usuarios de Microsoft
Windows, este es un paquete de instalación
simple con un panel de control para iniciar el
servicio web Apache, PHP y MySQL en la
máquina local. Por lo tanto, WAMP y otras
herramientas similares, son una excelente
manera de desarrollar un sitio web en una
computadora local sin transferir archivos a un
sitio web activo. Además, los principiantes a
menudo lo usan para aprender y probar.
Cascading Style Sheets (CSS):
Hojas de estilo en cascada, proviene
del inglés Cascading Style Sheets, de donde
provienen sus siglas. CSS. Es un lenguaje
para definir la representación de documentos
estructurados escritos en HTML o XML (y
extensiones XHTML). El World Wide Web
Consortium (W3C) es el responsable de la
especificación de las hojas de estilo como
estándar para los agentes de usuario o
navegadores.
Las hojas de estilo externas son hojas
de estilo que se almacenan en un archivo
diferente al que almacena el código HTML
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de la página web. Esta es la forma de
programación más poderosa porque separa
completamente las reglas de formato de la
página HTML de la estructura básica de la
página.
Diseño del sistema de diagnóstico del
perfil de aprendizaje en ambiente Web:
El diseño planteado, representa un
sistema web desarrollado en leguaje de
programación HTML y PHP, con conexión a
una base de datos en MySQL.
Para ingresar al sistema, el usuario
debe ir a un navegador web y colocar la
dirección del dominio, la primera vez que
entre el usuario deberá ingresar sus datos de
identificación, como cédula, nombre,
profesión, fecha de nacimiento y sexo, luego
de esto el sistema permitirá que el usuario
desarrolle el diagnóstico, respondiendo una
serie de preguntas basadas en el test O'Brien.
Habiendo respondido todas las
preguntas planteadas, el sistema recibe las
respuestas ingresadas y realiza una serie de
cálculos, para luego proceder a mostrar los
resultados obtenidos, de forma numérica, en
porcentajes y también en gráfico y, señalando
de forma textual la característica mayoritaria
en el resultado presentado.
Además, el usuario tiene la
posibilidad de visualizar los resultados
promedio que se encuentren registrados en el
sistema, bajo una determinada característica,
que puede ser sexo, profesión o año de
nacimiento.
Con los datos registrados en el
ingreso, el usuario podrá volver a entrar al
sistema en cualquier oportunidad para la
revisión de sus resultados e incluso repetir el
diagnóstico en caso de que así lo desee,
igualmente tiene la opción de obtener
información más profunda sobre los tres
perfiles de aprendizaje, de forma que pueda
analizar mejor sus resultados obtenidos y su
significado.
En la Figura 1 se observa el diagrama
de flujo del sistema desarrollado que muestra
los pasos a seguir para registrar los datos,
calcular y generar los resultados, en este caso
es el perfil de aprendizaje.
El diseño desarrollado se establece
como un diseño multicapas, contando con
tres niveles o capas:
1. Nivel lógico.
2. Nivel de almacenamiento.
3. Nivel de interfaz.
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Para el desarrollo del sistema, se
realiza la instalación de los programas Visual
Studio Code, donde es desarrollado el código
fuente, así como también Wampserver, que
permitirá la visualización del código,
cumpliendo como un servidor local, además
de permitir la conexión con MySQL y
PHPMyAdmin, donde se establece la base de
datos del programa.
Figura 1: diagrama de flujo del sistema [1].
1. Nivel lógico:
La capa de aplicación o lógica consta
de todas las librerías que contienen funciones
que facilitan el funcionamiento de la
aplicación. La capa lógica de una aplicación
consiste en un conjunto de librerías creadas
que incluyen las clases requeridas para su
funcionamiento. Estas librerías realizan
diferentes funciones relacionadas con las
operaciones de cálculo, transformación y
validación de datos.
Este nivel permite diferenciar entre el
nivel de interfaz y el nivel de
almacenamiento, pudiendo realizar cambios
en dicho nivel, cambiando el DataBase
Management System (DBMS) o
reemplazando la base de datos con otro
sistema de almacenamiento, sin afectar el
nivel de interfaz y solo haciendo cambios a
nivel lógico. En este nivel, se trata de seguir
las pautas de la programación orientada a
objetos, donde la funcionalidad relacionada
está contenida en las clases y existe una
relación de herencia entre ellas.
A nivel de interfaz, las clases se
aplican para crear los objetos necesarios para
realizar operaciones. Una librería relacionada
con las operaciones de la base de datos consta
de varios componentes que tienen una
relación de herencia con la clase principal, les
proporcionan herramientas de conexión a la
base de datos y el resto solo se ocupa de sus
operaciones de administración.
En el proceso de diagnóstico del
perfil, se presentan las interrogantes por
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medio de un formulario digital como se
observa en la figura 2, en este nivel lógico, se
reciben los datos registrados por el usuario y
se realizan cálculos matemáticos que constan
en cálculo de media aritmética y porcentajes.
También en este nivel se establece
una conexión con la librería script, a la que se
envían los datos obtenidos para su
representación gráfica. En cuanto al
desarrollo de análisis estadísticos, en este
nivel lógico se realiza la verificación de los
datos estableciendo la conexión con la base
de datos, para luego realizar los cálculos de
promedio y porcentajes.
2. Nivel de almacenamiento:
El nivel de persistencia de datos
consta de la base de datos y su sistema de
gestión. Este nivel se encarga de almacenar
toda la información y controlar el acceso a la
aplicación. La aplicación utiliza una base de
datos relacional para el nivel de persistencia,
que almacena información sobre los usuarios,
sus datos personales y porcentaje de
resultados.
Para los fines de la aplicación, la
estructura básica y el diseño de la base de
datos cuenta con las diversas entidades y sus
atributos correspondientes, que se relacionan
entre sí de manera coherente y eficiente. Se
diseñan las tres entidades requeridas para la
base de datos, para asegurar la correcta
estructuración de la base de datos. Para la
entidad usuario, se tienen como atributos los
datos personales del usuario: cédula, nombre,
fecha de nacimiento (fecha), profesión y
sexo.
Para la entidad resultado, se tienen
como atributos los resultados obtenidos por el
usuario, almacenados como tres porcentajes:
resultado Auditivo, resultado Visual,
resultado Kinestésico.
3. Nivel de interfaz:
El nivel de interfaz se basa en todos
los documentos que la aplicación envía al
servidor a través del usuario, y el servidor
proporciona al usuario toda la información
solicitada a través de formularios y/o enlaces
de forma recíproca. La estructura se puede
resumir en:
-Cabecera: cuenta con el logo de la
universidad, nombre completo de la
universidad y departamento de la
especialidad.
-El cuerpo central de la página:
dependerá directamente de la página en la que
se encuentre el usuario, puede representar
formularios basados en información
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ingresada por el usuario, enlaces a otras
páginas o resultados con información
proporcionada por el sistema. Como fondo
se usa los colores representativos de la
universidad.
Resultado
Se obtiene la página web de inicio,
pruebas y validación de registro de usuarios,
base de datos, cálculos manuales y
automatizados de diagnóstico en línea basado
en el test O'Brien, centrado en evaluar
perfiles de aprendizaje en las categorías
visual, auditiva y kinestésica. Se presenta
análisis de datos estadísticos obtenidos de
pruebas realizadas por participantes de la
clase "profesión estudiante" junto con el
promedio de la clase. Se muestra resultados
colectivos, y se proporciona una dirección
web para acceder a la herramienta de
diagnóstico en línea. Este informe aborda la
implementación práctica de la herramienta y
su utilidad para adaptar estrategias de
enseñanza según los perfiles de aprendizaje
de los participantes.
En la figura 2 se observa el formulario
de preguntas y repuestas del diagnóstico, a
ser respondidos por el usuario.
Figura 2: proceso de diagnóstico en
ambiente web basado en el test O'Brien, ver
el anexo [1].
Comprobación de datos estadísticos del test
O'Brien automatizado
El sistema de diagnóstico se diseñó
con la flexibilidad de permitir la participación
de usuarios de diversas profesiones; en este
contexto, se llevó a cabo una prueba del
sistema con estudiantes.
A continuación, en la tabla 1, se
presentan los resultados de dos ensayos
automáticos realizados con participantes de
la clase "profesión estudiante", identificados
como usuario 1 y usuario 2. También se
incluye el promedio de la clase "profesión
estudiante". El estudiante 1 obtuvo una suma
total de 123 puntos para las tres categorías
(visual, auditivo y kinestésico) al seleccionar
respuestas (5: Casi Siempre, 4: Frecuente, 3:
A Veces, 2: Rara Vez, 1: Casi Nunca),
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mientras que el estudiante 2 obtuvo un total
de 119 puntos para las tres categorías.
Tabla 1: resultados estadísticos almacenados para
un usuario de clase "profesión estudiante".
Fuente: elaboración propia.
En la figura 3 se muestran los
resultados colectivos observados en la tabla
1, para la clase "profesión estudiante", en este
caso se obtiene 36,59% auditivo, visual
32,52% y kinestésico 30,89%
Figura 3: resultados obtenidos por estudiantes
(usuario 1) en ambiente web [1].
La dirección generada para acceder al
sistema a través de internet, es la siguiente:
http://perfildeaprendizaje.epizy.com/web/ini
cio.php
Discusiones
Este artículo se basa en el trabajo de
grado titulado "Sistema de diagnóstico del
perfil de aprendizaje en entorno web" (2022).
Dicho trabajo representó un desafío para un
estudiante de ingeniería electrónica, quien,
con conocimientos básicos de programación,
se embarcó en el desarrollo de una aplicación
web accesible desde computadores y
dispositivos móviles, destinada a su
aplicación en entornos académicos,
industriales, sociales y otros ámbitos. El
logro fundamental consiste en la creación de
una herramienta que permita al maestro
evaluar el perfil de aprendizaje del discípulo.
Además, se visualiza la posibilidad de
mejorar y expandir esta herramienta, de
modo que los usuarios en línea puedan recibir
información personalizada de acuerdo con su
perfil de aprendizaje, contribuyendo así a
fortalecer su proceso de enseñanza-
aprendizaje virtual.
Se utilizaron servicios de alojamiento
web gratuitos que presentaban limitaciones
en cuanto a recursos, capacidad de
almacenamiento y funcionalidades. Estos
servicios gratuitos resultan útiles para
proyectos de pequeña envergadura o para
propósitos de prueba y aprendizaje en el
Datos
almacenados
Usuario
1
Usuario
2
Categorías
123
119
Visual
32,52%
35,29%
Auditivo
36,59%
36,13%
Kinestésico
30,89%
28,57%
Total
100%
100%
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campo del desarrollo web. Sin embargo,
debido al vencimiento del periodo de
gratuidad, la aplicación desarrollada ya no se
encuentra disponible en Internet.
Conclusiones
El diseño de este sistema
automatizado de diagnóstico del perfil de
aprendizaje se logró de forma satisfactoria, es
un aporte de una herramienta para conocer
nuestra forma de aprender, más actualmente
en un entorno virtual; haciendo uso de
modelo entidad-relación para la base de
datos, diagramas de flujo y algoritmos,
además de contar con el test O’Brien,
mencionado anteriormente.
A través de la programación en PHP,
HTML, CSS, además del manejo de base de
datos MySQL se desarrolló un sistema de
fácil uso, con una interfaz sencilla para el
manejo del usuario y responder a 36
preguntas del diagnóstico, obteniendo los
resultados conforme a su estilo de
aprendizaje de forma cuantitativa y gráfica,
usando el sistema de diagnóstico
desarrollado.
Con la implementación de este
sistema, se logra visualizar la aplicación de la
inteligencia artificial al generar el
diagnóstico del perfil de aprendizaje del
usuario, desarrollar los cálculos requeridos y
establecer una conclusión certera,
clasificando el perfil con mayor
correspondencia. Las pruebas realizadas en
cuanto al funcionamiento del sistema,
mostraron resultados correspondientes al test
realizado manualmente.
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Referencias:
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Sucre (UNEXPO), Puerto Ordaz, Venezuela. Ingeniería Electrónica.
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Anexo: test O'Brien