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Presentamos un nuevo marco para el seguimiento dinámico del conocimiento quefusiona el análisis conceptual formal difuso con un mecanismo de filtrado bayesiano, conel objetivo de modelar cómo cambian las estructuras conceptuales de los estudiantes a lolargo del tiempo, al tiempo que se distingue de forma robusta el aprendizaje genuino delos errores transitorios. El impulso para este estudio proviene de una deficiencia críticade los enfoques actuales de seguimiento del conocimiento, que codifican el conocimientode los estudiantes como vectores de probabilidad opacos y, por lo tanto, no logran captarla organización estructural de lo que sabe un estudiante.Para abordar esto, se busca modelar el estado cognitivo de cada estudiante en unmomento dado como un contexto conceptual difuso, es decir, un triple compuesto poruna colección de objetos del dominio, un grupo de atributos y una relación de incidenciadifusa que cuantifica el grado de asociación entre cada objeto y cada atributo. A partirde este contexto, se construye un retículo conceptual individual mediante la aplicacióndel análisis conceptual difuso, obteniendo así una representación explícita e interpretablede la jerarquía de conocimientos del aprendiz.El proceso de aprendizaje se representa naturalmente como una secuencia de cambiosde un retículo al siguiente. Sin embargo, las observaciones crudas del comportamientode los estudiantes son intrínsecamente ruidosas; lapsos momentáneos, errores aleatorios,cansancio o falta de atención pueden producir cambios espurios en la relación deincidencia observada. Por lo tanto, se busca aplicar un filtro de actualización bayesianoque evalúa cada cambio observado frente a dos hipótesis contrapuestas: una que postulaque el cambio refleja una reorganización conceptual genuina, y la otra que lo atribuye alruido.1El filtro calcula una probabilidad a posteriori de que se trate de un cambio genuinofusionando las creencias a priori con la evidencia derivada de la precisión de la respuesta,los índices de confianza, la latencia de la respuesta y la coherencia con ensayos anteriores.Solo cuando la probabilidad a posteriori supera un umbral predefinido, el sistema aceptael cambio observado y revisa el retículo del estudiante en consecuencia; de lo contrario,la desviación se rechaza o se almacena para su posterior reevaluación. Este mecanismode control basado en reglas garantiza que la secuencia dinámica del retículo reflejeúnicamente transiciones estables y cognitivamente importantes.La contribución principal consiste en integrar la acumulación de evidencia bayesianaen el proceso de construcción del retículo, lo que da como resultado una representacióntemporalmente coherente e interpretable de la expansión del conocimiento. Además,la secuencia de entramados resultante puede compararse cuantitativamente con unareferencia experta, lo que permite evaluaciones detalladas de la alineación estructural yla diferenciación conceptual. El enfoque propuesto sustituye así los rastros numéricosopacos por mapas estructurales explícitos, mejorando de este modo la interpretabilidaden la tecnología educativa adaptativa.Palabras clave: análisis formal de conceptos difusos; rastreo bayesiano del conocimiento;retículas conceptuales; representación del conocimiento; aprendizaje; tecnologíaeducativa adaptativa.

análisis formal de conceptos difusos; rastreo bayesiano del conocimiento; retículas conceptuales; representación del conocimiento; aprendizaje; tecnología educativa adaptativa.