Un modelo híbrido para el entrenamiento adaptativo basado en ejercicios

En el presente trabajo se propone una estrategia de ejercitación basada en un modelo híbrido que integra técnicas de Inteligencia Artificial, Bases de Datos y Programación Orientada a Objetos, donde los conceptos fundamentales son: Ejercicio Prototipo y Nivel de Complejidad. El ejercicio prototipo permite optimizar el código almacenado de una gran variedad de ejercicios del mismo tipo, mientras que el nivel de complejidad garantiza la adaptación del entrenamiento de acuerdo al nivel de preparación del estudiante. Para lograr la funcionalidad del modelo, se han definido diversas estructuras de representación del conocimiento que componen en tiempo de ejecución el enunciado y la solución al problema presentado, lo cual posibilita el diseño de ejercicios genéricos. Se incluye, además, el registro de todo el quehacer del aprendiz, de modo que puede servir de base para dar seguimiento a su proceso de aprendizaje y por consiguiente, para brindarle las recomendaciones necesarias. Con este modelo de entrenamiento se logra ofrecer una gran diversidad de ejercicios que apoyen la etapa de reforzamiento y eviten el uso repetitivo de los mismos ejercicios, adaptar la ejercitación a las necesidades del alumno y brindar una asesoría desde el punto de vista que éste es orientado durante su preparación.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Un modelo híbrido para el entrenamiento adaptativo basado en ejercicios

En el presente trabajo se propone una estrategia de ejercitación basada en un modelo híbrido que integra técnicas de Inteligencia Artificial, Bases de Datos y Programación Orientada a Objetos, donde los conceptos fundamentales son: Ejercicio Prototipo y Nivel de Complejidad. El ejercicio prototipo permite optimizar el código almacenado de una gran variedad de ejercicios del mismo tipo, mientras que el nivel de complejidad garantiza la adaptación del entrenamiento de acuerdo al nivel de preparación del estudiante. Para lograr la funcionalidad del modelo, se han definido diversas estructuras de representación del conocimiento que componen en tiempo de ejecución el enunciado y la solución al problema presentado, lo cual posibilita el diseño de ejercicios genéricos. Se incluye, además, el registro de todo el quehacer del aprendiz, de modo que puede servir de base para dar seguimiento a su proceso de aprendizaje y por consiguiente, para brindarle las recomendaciones necesarias. Con este modelo de entrenamiento se logra ofrecer una gran diversidad de ejercicios que apoyen la etapa de reforzamiento y eviten el uso repetitivo de los mismos ejercicios, adaptar la ejercitación a las necesidades del alumno y brindar una asesoría desde el punto de vista que éste es orientado durante su preparación.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

An Approach of Student Modelling in a Learning Companion System

Abstract. Nowadays there is an increasing interest in the development of computational systems that provide alternative (to the traditional classroom) forms of education, such as Distance Learning (DL) and Intelligent Tutoring Systems (ITS). Adaptation in the process of interaction with the student is a key feature of ITS that is particularly critical in web-based DL, where the system should provide real-time support to a learner that most times does not rely on other kinds of synchronous feedback. This paper presents the LeCo-EAD approach of student modelling. LeCo-EAD is a Learning Companion System for web-based DL that includes three kinds of learning companions-collaborator, learner, and trouble maker- that are always available to interact with and support the remote students. The student modelling approach of LeCo-EAD is appropriate to the DL context as it allows updating the student model in order to provide feedback and support to the distant students in real-time.