En este artículo se presentan los fundamentos y experiencias de uso de dos sistemas que dan soporte a la creación y evaluación, respectivamente, de entornos de aprendizaje móviles adaptativos. En estos entornos, generados dinámicamente por el sistema CoMoLE, se recomiendan las actividades más adecuadas para ser realizadas por cada estudiante en cada momento, facilitándole así el aprovechamiento de su tiempo disponible; también se adapta la interfaz que da soporte a la realización de las actividades, seleccionando los contenidos y herramientas más apropiados en cada caso. Para ello, se consideran las características y necesidades del estudiante, sus acciones previas y el contexto en que se encuentra en ese momento. Sin embargo, es complejo evaluar cuán satisfactoriamente las recomendaciones y adaptaciones atienden las necesidades de cada usuario. Con el objetivo de evaluar entornos de enseñanza adaptativos, se diseñó el método GeSES que, utilizando técnicas de Minería de Datos, extrae, de los logs del sistema adaptativo, información sobre los puntos donde los estudiantes tuvieron mayores dificultades. Este método se ha utilizado para evaluar un entorno generado por CoMoLE. Los resultados obtenidos se presentan también en este artículo.

In this paper, we present the basis and case of use of two systems that support the creation and evaluation of adaptive mobile learning environments. In this type of environments, dynamically generated by CoMoLE, the most suitable activities to be carried out by each student are recommended to him, so that he can take benefit from his spare time. The interface to support activity accomplishment is adapted by selecting the most suitable contents and tools for that student. With this purpose, student features, needs, previous interactions and context is considered. However, evaluating whether the recommendations and adaptation fits the student’s needs is complex. With the purpose of evaluating adaptive learning systems, the method GeSES was designed. GeSES uses Data Mining techniques to extract information about potential problems. It has been used to evaluate one CoMoLE-based learning environment and the results obtained are also presented in this article.

Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Ciencia y Tecnología de España (TIN2007-64718) y la Comunidad Autónoma de Madrid (S2009/TIC-1650).