Inteligencia Artificial en Ambientes de Aprendizaje Ubicuo: Una revisión sistemática de literatura

El aprendizaje ubicuo (u-learning) se refiere a un aprendizaje en cualquier momento y en cualquier lugar. El u-learning se va difundiendo día a día, al punto tal que hay países donde se ha convertido en un enfoque convencional de enseñanza y aprendizaje, y muchas instituciones lo adoptan cuando los alumnos no pueden asistir a clases presenciales. Por su parte, las Ciencias de la Computación, y concretamente el campo de la Inteligencia Artificial (IA) presenta herramientas y técnicas para apoyar el crecimiento del u-learning y proporcionar recomendaciones, inferir el contexto y las situaciones de aprendizaje, generar perfiles de estudiante y adaptar el contenido, las actividades de aprendizaje, los caminos de aprendizaje, entre otras aplicaciones. El objetivo de este estudio fue realizar una revisión sistemática de trabajos de IA en entornos de aprendizaje ubicuos entre los años 2013 a 2023, con el objetivo de lograr una visión de la literatura relevante, identificar las brechas y proporcionar un alcance claro para esta área de investigación. Para ello, se aplicó un enfoque ampliamente aceptado y flexible que consta de los siguientes pasos: planificación, ejecución y resumen de resultados. Los artículos se obtuvieron de bases de datos ampliamente utilizadas, a saber, IEEExplore, ACM, Science Direct, Springer y Google Académico. Se revisaron finalmente un total de 28 publicaciones preseleccionadas para este estudio entre 993 artículos identificados a través de búsquedas en las bases de datos mencionadas. Para refinar la necesidad de la revisión se propuso un marco de análisis bidimensional, compuesto por dos vistas diferentes pero complementarias que captura un aspecto particular de los sistemas de u-learning en los que se aplica IA. A su vez cada vista se descompone en facetas que facilitan la comprensión de un aspecto particular. Considerando cada una de las facetas, los resultados obtenidos muestran que la IA se aplica principalmente para: recomendar contenido a los estudiantes en base a diferentes aspectos, detectar el entorno de aprendizaje ubicuo y reaccionar a los cambios de contextos, recomendar rutas de aprendizaje supervisadas, e inferir el nivel de conocimiento del alumno sobre un tema. Las principales técnicas de IA utilizadas resultaron ser: los agentes inteligentes, las Redes Bayesianas, las ontologías y las Reglas

Multi-modal post-editing of machine translation

As MT quality continues to improve, more and more translators switch from traditional translation from scratch to PE of MT output, which has been shown to save time and reduce errors. Instead of mainly generating text, translators are now asked to correct errors within otherwise helpful translation proposals, where repetitive MT errors make the process tiresome, while hard-to-spot errors make PE a cognitively demanding activity. Our contribution is three-fold: first, we explore whether interaction modalities other than mouse and keyboard could well support PE by creating and testing the MMPE translation environment. MMPE allows translators to cross out or hand-write text, drag and drop words for reordering, use spoken commands or hand gestures to manipulate text, or to combine any of these input modalities. Second, our interviews revealed that translators see value in automatically receiving additional translation support when a high CL is detected during PE. We therefore developed a sensor framework using a wide range of physiological and behavioral data to estimate perceived CL and tested it in three studies, showing that multi-modal, eye, heart, and skin measures can be used to make translation environments cognition-aware. Third, we present two multi-encoder Transformer architectures for APE and discuss how these can adapt MT output to a domain and thereby avoid correcting repetitive MT errors.Angesichts der stetig steigenden Qualität maschineller Übersetzungssysteme (MÜ) post-editieren (PE) immer mehr Übersetzer die MÜ-Ausgabe, was im Vergleich zur herkömmlichen Übersetzung Zeit spart und Fehler reduziert. Anstatt primär Text zu generieren, müssen Übersetzer nun Fehler in ansonsten hilfreichen Übersetzungsvorschlägen korrigieren. Dennoch bleibt die Arbeit durch wiederkehrende MÜ-Fehler mühsam und schwer zu erkennende Fehler fordern die Übersetzer kognitiv. Wir tragen auf drei Ebenen zur Verbesserung des PE bei: Erstens untersuchen wir, ob andere Interaktionsmodalitäten als Maus und Tastatur das PE unterstützen können, indem wir die Übersetzungsumgebung MMPE entwickeln und testen. MMPE ermöglicht es, Text handschriftlich, per Sprache oder über Handgesten zu verändern, Wörter per Drag & Drop neu anzuordnen oder all diese Eingabemodalitäten zu kombinieren. Zweitens stellen wir ein Sensor-Framework vor, das eine Vielzahl physiologischer und verhaltensbezogener Messwerte verwendet, um die kognitive Last (KL) abzuschätzen. In drei Studien konnten wir zeigen, dass multimodale Messung von Augen-, Herz- und Hautmerkmalen verwendet werden kann, um Übersetzungsumgebungen an die KL der Übersetzer anzupassen. Drittens stellen wir zwei Multi-Encoder-Transformer-Architekturen für das automatische Post-Editieren (APE) vor und erörtern, wie diese die MÜ-Ausgabe an eine Domäne anpassen und dadurch die Korrektur von sich wiederholenden MÜ-Fehlern vermeiden können.Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), Projekt MMP