Intelligent personal learning environments as support for inclusive education at the higher education level

Abstract

Currently, due to the United Nations (UN) Agenda 2030 specifically goal 4 focused on education, higher education institutions (HEI) are striving to address inclusive education in the best possible way, it is a pending issue that is on the agenda of HEI educational policies. Personal learning environments (PLE) are educational technologies that are ideally suited to support the implementation of inclusive education because they provide a personalized learning space for each student. Machine learning techniques are used to process students' academic information and thus detect patterns of information in the data. This study has as a priority to present at an architectural level a Personal Learning Environment that integrates a Federated Learning model and through the students’ data interaction this way is possible to know the learning needs of each one with the help of Universal Design for Learning (UDL).

Actualmente, debido a la Agenda 2030 de la Organización de Naciones Unidas (ONU), específicamente el objetivo 4 enfocado en la educación, las instituciones de educación superior (IES) se esfuerzan por abordar la educación inclusiva de la mejor manera posible, es un asunto pendiente que se encuentra en la agenda de las políticas educativas de las IES. Los entornos personales de aprendizaje (EPA) sirven de apoyo para la implementación de la educación inclusiva porque personalizan el aprendizaje. Las técnicas de aprendizaje máquina procesan información académica de los estudiantes y detectan de esta manera patrones de información en los datos. Este estudio tiene como prioridad presentar a un Entorno Personal de Aprendizaje que integra un modelo de Aprendizaje Federado y a través de datos de interacción de estudiantes, de esta manera se pueden conocer las necesidades de aprendizaje particulares de cada uno con el apoyo del Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA).