Educación Matemática a distancia online y el uso de los sistemas tutores inteligentes

En este artículo se describen algunas experiencias desarrolladas en la educación matemática a distancia online, apoyadas con técnicas de inteligencia artificial a través del uso de sistemas tutores inteligentes. En particular se describe la incorporación de estas herramientas en el campo de la educación matemática y sus impactos en el aprendizaje de la matemática en los niveles medios. De esta manera, se menciona una experiencia desarrollada en Costa Rica a través de un tutor cognitivo y se muestran herramientas que podrían utilizar los profesores de matemática y que existen de forma gratuita proporcionados por el Worcester Polytechnic Institute y el Pittsburgh Science of Learning Center (PSLC), para desarrollar tutores inteligentes de manera rápida y ágil y que no requieren de conocimientos previos de programación. Por último, se hace una reflexión sobre el potencial que puede tener este tipo de herramientas en el mejoramiento del aprendizaje de la matemática en poblaciones como la educación media y la misma preparación de docentes en la escuela primaria

Intelligent Tutoring System Authoring Tools for Non-Programmers

An intelligent tutoring system (ITS) is a software application that tries to replicate the performance of a human tutor by supporting the theory of learning by doing . ITSs have been shown to improve the performance of a student in wide range of domains. Despite their benefits, ITSs have not seen widespread use due to the complexity involved in their development. Developing an ITS from scratch requires expertise in several fields including computer science, cognitive psychology and artificial intelligence. In order to decrease the skill threshold required to build ITSs, several authoring tools have been developed. In this thesis, I document several contributions to the field of intelligent tutoring in the form of extensions to an existing ITS authoring tool, research studies on authoring tool paradigms and the design of authoring tools for non-programmers in two complex domains - natural language processing and 3D game environments. The Extensible Problem Specific Tutor (xPST) is an authoring tool that helps rapidly develop model-tracing like tutors on existing interfaces such as webpages. xPST\u27s language was made more expressive with the introduction of new checktypes required for answer checking in problems belonging to domains such as geometry and statistics. A web-based authoring (WAT) tool was developed for the purpose of tutor management and deployment and to promote non-programmer authoring of ITSs. The WAT was used in a comparison study between two authoring tool paradigms - GUI based and text based, in two different problem domains - statistics and geometry. User-programming of natural language processing (NLP) in ITSs is not common with authoring toolkits. Existing NLP techniques do not offer sufficient power to non-programmers and the NLP is left to expert developers or machine learning algorithms. We attempted to address this challenge by developing a domain-independent authoring tool, ConceptGrid that is intended to help non-programmers develop ITSs that perform natural language processing. ConceptGrid has been integrated into xPST. When templates created using ConceptGrid were tested, they approached the accuracy of human instructors in scoring student responses. 3D game environments belong to another domain for which authoring tools are uncommon. Authoring game-based tutors is challenging due to the inherent domain complexity and dynamic nature of the environment. We attempt to address this challenge through the design of authoring tool that is intended to help non-programmers develop game-based ITSs

Un modèle pour les algorithmes avec retour sur trace dans les tuteurs par traçage de modèles

La présente thèse décrit des travaux de recherches effectués sur des systèmes tutoriels intelligents (STI) et plus précisément sur les tuteurs par traçage de modèle (MTT). Les travaux de recherche présentés ici s’intéressent à la conception de MTT pour des domaines dans lesquels les étudiants peuvent résoudre la tâche qui leur est assignée de plusieurs façons. Ces domaines comportent parfois des algorithmes avec retour sur trace lorsque l’étudiant ne sait pas forcément quelles sont les alternatives qui feront progresser correctement l’état de la tâche.Cette thèse présente dans un premier temps un système de représentation de connaissances pour les algorithmes avec retour sur trace qui rend les connaissances de cet algorithme exploitables par des agents logiciels. Elle présente dans un second temps un ensemble de processus qui exploitent ces connaissances dans le cadre de MTT pour assurer automatiquement le suivi de l’étudiant et ainsi que la production d’interventions pédagogiques. En premier, ces interventions consistent à fournir à l'étudiant de l’aide pour la prochaine étape qui explique quelles sont les possibilités dont dispose l'étudiant et comment déterminer laquelle est la meilleure. En deuxième, elles fournissent à l'étudiant des rétroactions stratégiques qui lui confirment que son action est valide tout en l’informant de l’existence d’une meilleure alternative le cas échéant. Enfin, elles fournissent à l'étudiant des rétroactions négatives qui lui apprennent dans quelles situations les actions invalides qu’il vient d’effectuer s’appliquent.Une expérimentation a été réalisée avec des étudiants de biologie de l’Université de Sherbrooke pour évaluer les effets de ces interventions sur les choix des étudiants au cours de la résolution de la tâche. Les résultats de cette expérience montrent que les étudiants bénéficiant de ces interventions effectuent plus souvent des choix optimaux, et démontrent ainsi une plus grande maîtrise du domaine

Sélection de question et choix de classificateur pour questionnaires adaptatifs

Résumé Les environnements d'apprentissage prennent une place de plus en plus grande dans les techniques modernes d'éducation. L'évaluation des connaissances d'un individu est au coeur de ces environnements. Pour déterminer ecacement ce niveau de connaissances, le recours aux systèmes de test assistés par ordinateurs est de plus en plus fréquent. Notamment, on cherche généralement à minimiser la longueur des questionnaires et donc le nombre de questions posées. Ces systèmes nécessitent la création d'un modèle de connaissance qui peut être créé par des experts du domaine ou par une approche statistique tirant parti de données existantes. Parmi ces approches statistiques, les réseaux bayésiens restent très largement utilisés. Cependant, certains auteurs démontrent qu'il existe des techniques qui semblent plus pertinentes et on observe par ailleurs que des techniques basiques de la fouille de données ne sont pas utilisées dans ce cadre.----------Abstract Adaptive learning environments are based on the modeling and the evaluation of a student. There are many approaches to handle this problematic. For instance, probabilistic and learning techniques are convenient because they allow to automatize the process and to describe the student skill with uncertainty. In previous articles, authors claimed that a solution with a Bayesian framework called POKS (for Partial Order Knowledge Structure) can outperform Bayes network for this type of work. But the comparison between this techniques and classical datamining techniques doesn't exist

Generic web-based adaptive tutoring system for large classroom teaching

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH