En los sistemas de e-learning, aunque la detección automática de estilos de aprendizaje se considera el elemento clave en el proceso de adaptación, no representa en absoluto el objetivo principal de este proceso. De hecho, para llevar a cabo la tarea de adaptación, también es necesario poder seleccionar automáticamente los objetos de aprendizaje de acuerdo con los estilos detectados. Las técnicas de clasificación son las técnicas más utilizadas para seleccionar automáticamente los objetos de aprendizaje procesando datos derivados de los metadatos de los objetos de aprendizaje. Al utilizar estas técnicas de clasificación, se obtienen resultados considerables a través de varios enfoques y consisten en mapear los objetos de aprendizaje en diferentes estrategias de enseñanza y luego mapear estas estrategias en los estilos de aprendizaje identificados. Sin embargo, estos enfoques tienen algunas limitaciones relacionadas con la robustez. De hecho, una característica común de estos enfoques es que no mapean directamente los elementos de metadatos de los objetos de aprendizaje a las dimensiones de los estilos de aprendizaje. Además, no consideran la naturaleza difusa de los objetos de aprendizaje. De hecho, cualquier objeto de aprendizaje puede ser adecuado para diferentes estilos de aprendizaje en diversos grados de idoneidad. Esto resalta la necesidad de encontrar una manera de remediar esta deficiencia. Nuestro trabajo forma parte de la selección automática de objetos de aprendizaje. Por lo tanto, propondremos un enfoque que utiliza la técnica de clasificación difusa para seleccionar objetos de aprendizaje basados en estilos de aprendizaje. En este enfoque, los metadatos de cada objeto de aprendizaje que cumplen con el estándar del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) se almacenan en una base de datos como un archivo de Lenguaje de Marcado Extensible (XML). Se utiliza el algoritmo Fuzzy C Means, por un lado, para asignar tasas de idoneidad difusa a los objetos de aprendizaje almacenados y, por otro lado, para agruparlos en las categorías del modelo de estilos de aprendizaje de Felder y Silverman. Los resultados del experimento muestran el rendimiento de nuestro enfoque.