Las tecnicas de adaptacion en los cursos virtuales se han enfocado en la plani cacion estatica, la cual se basa en la configuracion de varios modelos de un curso, para permitir la eleccion del mas adecuado bajo algun parametro determinante. En este articulo se propone un modelo de replanificacion que permite la seleccion dinamica e inteligente de actividades, soportado en la conformacion de una matriz de actividades clasificadas por el nivel de dificultad y el grado de participacion de tres recursos de ensenanza: texto, graficos y medios audiovisuales. A partir de esta con guracion y la interaccion de seis agentes inteligentes y cinco bases de datos se desarrollan dos lineamientos inteligentes para la seleccion dinamica de las actividades a presentar al estudiante; por un lado se tiene inicialmente un sistema basado en Logica Difusa alimentado por el conocimiento experto desarrollado en investigaciones de los estilos de aprendizaje de Felder-Silverman y por el otro, se tiene una fase de refinamiento que obedece al seguimiento del proceso de ensenanza/aprendizaje mediante un modelo supervisado que se basa en Arboles de Decision, Logica Difusa y Colonias de Hormigas (ATAFIS:Adapting decision Trees and Ant colony in Fuzzy Inference System). Los resultados encontrados en series generadas aleatoriamente demuestran la robustez y eficiencia del sistema en la simulacion del nivel de comprension, base de la replani cacion de actividades propuesta.
