Modelo de aprendizaje experiencial y desarrollo cognitivo
Objetivo: Automatizar la evaluación del Inventario de Estilos de Aprendizaje de David Kolb, transformando la recolección de datos cuantitativos en un análisis cualitativo profundo mediante la integración de modelos de lenguaje (IA). El propósito es facilitar al usuario el descubrimiento de su perfil predominante (Acomodador, Divergente, Convergente o Asimilador) y proveer una base estructurada para una tutoría personalizada impulsada por inteligencia artificial.
Descripción: El sistema incluye: Interfaz de Entrada: Matriz de 9 dimensiones con validación en tiempo real (JavaScript) para evitar duplicidad de rangos por fila; Motor de Cálculo: Algoritmo que procesa las sumatorias de Experiencia Concreta (EC), Observación Reflexiva (OR), Conceptualización Abstracta (CA) y Experimentación Activa (EA) para determinar las coordenadas en los ejes X e Y; Módulo de Resultados: Genera una síntesis técnica inmediata del perfil obtenido, detallando características de personalidad y estrategias metodológicas recomendadas; Generador de Prompts: Sistema dinámico que construye una instrucción estructurada para Gemini/ChatGPT, permitiendo al usuario editar la consulta y realizar un análisis prospectivo sobre su propio aprendizaje y toma de decisiones.
Matriz de los cuatro cuadrantes de los Estilos de aprendizaje de Kolb (Kolb, Rubin, & McIntyre, Psicología de las Organizaciones: Problemas Contenporáneos, 1977)
Instrucciones: En cada fila (del 1 al 9), asigne un puntaje a las 4 opciones:
4: Describe mejor cómo aprende.
3: La siguiente opción que más se acerca.
2: La siguiente opción en orden decreciente.
1: Describe peor cómo aprende.
⚠️ Regla: No repita números en la misma fila horizontal.
⚠️ Error: Hay filas con números repetidos o vacíos. Asegúrese de usar 1, 2, 3 y 4 una sola vez por fila.