KRRT: Knowledge Representation and Reasoning Tutor System

Knowledge Representation & Reasoning (KR&R) is a fundamental topic in Artificial Intelligence. A basic KR language is First– Order Logic (FOL), the most representative logic–based representation language, which is part of almost any introductory AI course. In this work we present KRRT (Knowledge Representation & Reasoning Tutor). KRRT is a Web–based system which main goal is to help the student to learn FOL as a KR&R language.Ministerio de Educación y Ciencia TIN2004–0388

FOLMO: first order logic in Moodle

La Lógica, dirigida a estudiantes universitarios de Ingeniería, aporta al alumno una visión razonada del aprendizaje basada en la formalización del conocimiento y en la automatización de distintas formas del razonamiento humano [6]. Con el objetivo de potenciar su aprendizaje nace First Order Logic in Moodle (FOLMO), un software de fácil integración con Moodle que permite el trabajo autónomo del alumno mediante la realización de ejercicios propuestos por el profesor.Peer Reviewe

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

Evologic : sistema tutor inteligente para ensino de lógica baseado em computação evolutiva

O uso de sistemas computacionais na educação vem demonstrando ser de grande valia para auxiliar no processo de ensino-aprendizagem. Uma das ferramentas disponíveis são os Sistemas Tutores Inteligentes, que tem o objetivo de dar suporte ao aluno em um determinado conteúdo. Em meados de 1980, surge o Cognitive Tutor®, para testar a arquitetura cognitiva ACT-R, se diferenciando dos Sistemas Tutores Inteligentes por possuir um viés cognitivo, destinado a acompanhar o processo cognitivo atrelado a resolução de problemas. Desde seu surgimento, o Cognitive Tutor® passou por inúmeras atualizações além de novos tutores cognitivos terem surgido. Contudo, todos recaem sobre o problema de disponibilizar um conjunto limitado de exercícios nativos, demandaram um grande esforço do professor para modelar novas atividades para os alunos ou apresentam um processo cognitivo limitado a certas formas de resolver o problema. Nesse sentido, o objetivo desse estudo é propor um Sistema Tutor Inteligente capaz de acompanhar o processo cognitivo do aluno no domínio de Dedução Natural em Lógica Proposicional, permitindo que seja possível identificar a linha de raciocínio dos alunos e que seja possível fornecer feedback de qualidade possibilitando que o aluno tenha flexibilidade na escolha dos exercícios que deseja resolver. Os agentes são modelados no contexto de um Sistema Tutor Inteligente denominado EvoLogic, utilizando uma arquitetura multiagente, suportada por cinco estruturas cognitivas estudadas ao longo dos anos. O sistema é composto por três agentes, destacando-se o agente Pedagógico, que tem a função de identificar as características do processo cognitivo do aluno (Modelo de Aluno), e o agente Especialista baseado em Algoritmos Genéticos. O objetivo deste estudo é a criação do EvoLogic, um Sistema Tutor Inteligente que possa acompanhar o processo cognitivo do aluno, flexibilizando a escolha dos exercícios e possuindo um model tracing adequado ao raciocínio do aluno. Sendo assim, optou-se pela utilização de um algoritmo genético como especialista do domínio de ensino dada a sua grande adaptabilidade a diversos contextos e problemas, facilitando uma possível portabilidade futura para outros domínios de ensino. Para validar o sistema proposto, foi criado um ambiente simulado com dados de um experimento realizado em outro sistema, especialista em Lógica. Os resultados apontam que o agente Especialista foi capaz de obter as diferentes soluções para os problemas estudados e que o agente Pedagógico pode identificar características do processo cognitivo dos alunos e acompanhar seu raciocínio ao resolverem os exercícios.The use of computer systems in education has proven to be valuable to assist in the teachinglearning process. One of the available tools are the Intelligent Tutoring Systems, which aims to support the student in a certain content. In the mid-1960s, the Cognitive Tutor® appeared, to test the cognitive architecture ACT-R, differentiating itself from Intelligent Tutoring Systems in that it has a cognitive bias, designed to follow the cognitive process related to problem solving. Since its inception, Cognitive Tutor® has undergone numerous updates in addition to new cognitive tutors having emerged. However, they all fall on the problem of making a limited set of native exercises available, demanded a great effort from the teacher to model new activities for the students or present a cognitive process limited to certain ways of solving the problem. In this sense, the objective of this study is to propose an Intelligent Tutor System capable of monitoring the student's cognitive process in the domain of Natural Deduction in Propositional Logic, allowing it to be possible to identify the students' line of reasoning and to provide quality feedback enabling that the student has flexibility in choosing the exercises he wants to solve. The agents are modeled in the context of an Intelligent Tutoring System called EvoLogic, using a multi-agent architecture, supported by five cognitive structures studied over the years. The system is composed of three agents, especially the Pedagogical agent, which has the function of identifying the characteristics of the student's cognitive process (Student Model), and the Specialist agent based on Genetic Algorithms. The objective of this study is the creation of EvoLogic, an Intelligent Tutoring System that can follows the student's cognitive process, making the choice of exercises more flexible and having a model tracing consistent to the student's reasoning. Therefore, we opted for the use of a genetic algorithm as a specialist in the teaching domain, given its great adaptability to different contexts and problems, facilitating possible future portability to other teaching domains. To validate the proposed system, a simulated environment was created with data from an experiment carried out in another system, specialized in Logic. The results show that the Specialist agent was able to obtain the different solutions to the studied problems and that the Pedagogical agent can identify characteristics of the students' cognitive process and monitor their reasoning when solving the exercises

Una propuesta de una plataforma de aprendizaje basada en escenarios colaborativos para la realización de experiencias de aprendizaje mixto con soporte a la investigación

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Ingeniería Informática. Fecha de lectura : 26-09-2017Tesis financiada por tres proyectos de investigación, desarrollo e innovación ejecutados con la participación de tres universidades colombianas, la Universidad Pontificia Bolivariana Seccional Montería, la Universidad de Córdoba y la Universidad del Valle. Y dos proyectos de investigación de la red e-Madrid

Développement d'un système tutoriel intelligent pour l'apprentissage du raisonnement logique

Le raisonnement est un processus cognitif nous permettant de tirer à partir de règles, des conclusions sur des faits et situations de la vie. Il est considéré dans la littérature comme étant une partie intégrante de plusieurs autres processus humains comme la perception (résultat d'une combinaison inductive entre les senseurs et la mémoire), la catégorisation, la compréhension, la prise de décision, la résolution de problèmes. L'humain a tendance à effectuer des raisonnements erronés sans s'en rendre compte. Les erreurs de raisonnement seraient des inférences créatives dans un contexte où il aurait été approprié de faire une inférence déductive. L'acquisition de la compétence en raisonnement consiste alors à apprendre à être déductif et ainsi à acquérir des structures plus organisées pour mieux systématiser notre information et pour devenir cognitivement plus performants. L'avènement des technologies de l'information allié à l'évolution du domaine de l'Intelligence Artificielle, a permis le développement de systèmes tel que les systèmes tutoriels intelligents (STI). Ces systèmes sont caractérisés par le fait qu'ils permettent d'automatiser l'enseignement et de favoriser l'apprentissage sans l'intervention d'un tuteur humain. Ce projet vise le développement d'un STI générique appelé Muse-logique et dédié à l'apprentissage du raisonnement logique. Dans ce document, nous présentons en premier lieu la problématique et les objectifs de notre projet. Une étude détaillée des domaines en jeu est faite par la suite. Enfin, l'architecture, les éléments conceptuels et les résultats d'implémentation du système, sont exposés ainsi qu'une validation préliminaire du système. Le contenu et l'élaboration des différents composants du STI on fait l'objet d'un travail minutieux effectué avec la participation active des membres d'une équipe multidisciplinaire. Le composant expert est soutenu par un ensemble de règles du domaine. Le modèle cognitif de l'apprenant est soutenu par un réseau bayésien et enfin, le modèle pédagogique est soutenu par des règles tutorielles étudiées et validées théoriquement. La particularité et la robustesse de Muse-logique résident dans son cadre de développement composé d'experts en sciences cognitives, en systèmes tutoriels intelligent et en raisonnement logique. Des perspectives futures sont envisagées pour les prochaines versions.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : raisonnement logique, systèmes tutoriels intelligents, logique, système adaptatif, réseau bayésien, feedbacks, représentation des connaissances

Modeling Learner Mood In Realtime Through Biosensors For Intelligent Tutoring Improvements

Computer-based instructors, just like their human counterparts, should monitor the emotional and cognitive states of their students in order to adapt instructional technique. Doing so requires a model of student state to be available at run time, but this has historically been difficult. Because people are different, generalized models have not been able to be validated. As a person’s cognitive and affective state vary over time of day and seasonally, individualized models have had differing difficulties. The simultaneous creation and execution of an individualized model, in real time, represents the last option for modeling such cognitive and affective states. This dissertation presents and evaluates four differing techniques for the creation of cognitive and affective models that are created on-line and in real time for each individual user as alternatives to generalized models. Each of these techniques involves making predictions and modifications to the model in real time, addressing the real time datastream problems of infinite length, detection of new concepts, and responding to how concepts change over time. Additionally, with the knowledge that a user is physically present, this work investigates the contribution that the occasional direct user query can add to the overall quality of such models. The research described in this dissertation finds that the creation of a reasonable quality affective model is possible with an infinitesimal amount of time and without “ground truth” knowledge of the user, which is shown across three different emotional states. Creation of a cognitive model in the same fashion, however, was not possible via direct AI modeling, even with all of the “ground truth” information available, which is shown across four different cognitive states