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Los estilos de aprendizaje permiten clasicar a los estudiantes en un conjunto de escalas de acuerdo a las formas en que reciben y procesan la información. El conocer los estilos de aprendizaje de los estudiantes permite Personalizar/adaptar los ambientes educativos a dichos estilos mejorando así la calidad de la educación. Existen varios enfoques para la detección automática de estilos de aprendizaje. Sin embargo, estos enfoques poseen varias limitaciones que dicultan su aplicación. En este contexto, proponemos un nuevo enfoque para la detección de estilos de aprendizaje de los estudiantes analizando sus interacciones con juegos digitales. En particular, este trabajo se focaliza en la detección del estilo de percepción propuesto por el modelo de Felder. Dicha detección se realiza observando cómo los estudiantes interactúan con un juego de ingenio analizando la información extraída de dicha interacción. Para ello, se dene y entrena una red de Bayes con el objetivo de inferir el estilo de percepción del estudiante usando la información extraída. Los resultados experimentales demuestran que es posible detectar el estilo de percepción de un estudiante utilizando juegos digitales, mejorando no sólo la precisión de la detección sino también resolviendo otras limitaciones de los enfoques existentes. Finalmente, concluimos que los juegos digitales son un ambiente prometedor con el cual es posible detectar el estilo de percepción de un estudiante.