Las nuevas corrientes pedagógicas, en este momento  muestran su interés por estudiar a profundidad los procesos de aprendizaje de los estudiantes ya que sería inútil dedicarse a investigar los procesos y las didácticas de la enseñanza si no se aborda de la misma manera la forma de aprender de los dicentes, por lo que cada vez se hace más importante tomar en cuenta las variables individuales que inciden en la capacidad de aprendizaje.

Desde la perspectiva anterior, surge la idea de realizar una investigación que dé lugar al  diseño de una herramienta tecnológica que permita detectar los estilos de aprendizaje de los estudiantes de ingenierías de la universidad Francisco de Paula Santander Ocaña, se parte de la primera fase del  estudio en el  cual se determinaron los estilos de aprendizaje basados en la teoría  de Felder – Silverman y que mediante la aplicación de  minería de datos se podía conocer a los estudiantes con más probabilidad de fracaso en la materia, es así como en este artículo se muestra como se llegó a la automatización en la detección de los estilos de aprendizaje mediante la construcción de un software que permite aplicar aprendizaje supervisado para predecir los estudiantes que tienen probabilidad de perder la materia de Calculo. El software sigue el proceso de extracción del conocimiento en bases de datos; ejecutando las fases de selección, limpieza, trasformación y minería de datos, para producir una salida que muestre el porcentaje de probabilidad que tiene un estudiante de reprobar el curso; esta aplicación permite de manera más rápida y eficiente la detección de los estilos de aprendizaje de los estudiantes para que con los datos arrojados los docentes se planteen estrategias metodológicas que ayude a los estudiantes a tomar conciencia en cuanto a sus propios procesos de aprendizaje, en función de las exigencias del entorno académico y social, reforzando así  el rendimiento académico en términos de notas y por su puesto tener una gama amplia  de recursos de enseñanza y  aprendizaje.