El propósito principal de este artículo es describir cómo administrar objetos de aprendizaje en un curso virtual con características de Sistema Tutorial Inteligente, con el fin de brindarle tanto a profesores como estudiantes recursos adaptados a sus intereses. Dicha administración se centra principalmente en dos tareas: la recuperación y la recomendación de los objetos las cuales, en el caso de los profesores se fundamentan en las temáticas dentro de las cuales desarrollan sus cursos, mientras que para los estudiantes en las características de los perfiles que ellos poseen. En ambos casos se crea una relación con metadatos que representan información acerca de los objetos de aprendizaje que existen dentro de un repositorio en constante actualización. En este sentido, este trabajo representa un aporte al desarrollo de cursos virtuales eficientes, con componentes reutilizables y acordes a las necesidades de sus usuarios.

Para mejorar los procesos de enseñanza / aprendizaje de los estudiantes se han desarrollado sistemas computarizados que permiten adaptar los cursos virtuales según los perfiles de los estudiantes. Existen diversos tipos de adaptación: adaptación de planes instruccional, adaptación de evaluaciones y adaptación de contenidos educativos. En este articulo se propone un modelo de inferencia difusa para la selección de Objetos de Aprendizaje, teniendo en cuenta los estilos de aprendizaje de los estudiantes y el comportamiento de las personas a partir de la identificación de los hemisferios cerebrales. Para la determinación de los estilos de aprendizaje, hemos adoptado el Modelo FSLSM (Felder and Silverman Learning Style Model) y para la identificación del comportamiento de los alumnos se utilizó el Modelo RCMT (Revelador del Cociente Mental Tríadico). Finalmente, se presenta la validación del modelo y los resultados obtenidos.