Enseñanza de Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento

nivel mundial en la unificación de los contenidos que se imparten en el primer curso que un estudiante de Informática recibe en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento (INCO). El alcance y la diversidad de problemas a los que estas materias están dirigidas incrementa aun más la necesidad de crear un programa coherente e integrado en sí mismo, y con el Plan de Estudios de la Institución en la que se imparte. Evidentemente, la unión de todos los temas tratados en los libros de Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento, "comúnmente aceptado", sería demasiado extenso, mientras que la intersección de todos ellos no suele incluir todo aquello que es considerado importante

Organización Docente de la Asignatura Ingeniería de los Sistemas Basados en el Conocimiento

En este trabajo se presentan los objetivos, los contenidos y los métodos de enseñanza de la asignatura de Ingeniería de los Sistemas Basados en el Conocimiento (ISBC). La asignatura es una optativa que complementa las asignaturas troncales de Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento. En la asignatura se hace especial hincapié en los temas de representación del conocimiento y en el empleo de entornos que integran distintos lenguajes de representación. El enfoque de la asignatura es eminentemente práctico, planteándose las clases teóricas alrededor de ejemplos de diseño e implementación para la presentación de los conceptos. En cuanto a los trabajos de la asignatura, además de las prácticas, se ha dado opción a la participación en proyectos en los que se ven las aplicaciones de la ISBC como un valor añadido

Método para la formación de Stakeholder en proyectos de ingeniería usando la metodología PMI y técnicas de inteligencia artificial

En este artículo de investigación se presenta un método para la formación de interesados (stakeholder) en la ejecución de proyectos de ingeniería. El método integra investigaciones recientes en las áreas de la educación en ingeniería y técnicas de inteligencia artificial. El método es modelado a través de un sistema tutorial inteligente, el cual permite hacer un seguimiento cognitivo del interesado y del desarrollo del proyecto. También se utiliza el razonamiento basado en casos para ofrecer alternativas de solución cuando el stakeholder encuentra dificultades en la adquisición de los conocimientos

Sistema de enseñanza/aprendizaje inteligente para grafos

La teoría de grafos es un tema de estudio de la Matemática Discreta que por su importancia está presente en asignaturas de la carrera Ciencia de la Computación. Dificultades presentadas con respecto a su aprendizaje, han conducido al diseño e implementación de un Sistema de Enseñanza/Aprendizaje Inteligente (SEAI) que aborde esta temática. Los SEAI se caracterizan por aplicar técnicas de Inteligencia Artificial (IA) al desarrollo de sistemas de enseñanza asistida por computadoras, donde el término “inteligente” se asocia a la capacidad del sistema de adaptarse dinámicamente al desarrollo del aprendizaje del estudiante. El sistema para Grafos ha sido implementado en la Herramienta computacional para Elaborar Sistemas de Enseñanza/Aprendizaje Inteligentes (HESEI), la cual además de utilizar técnicas de IA emplea Mapas Conceptuales. Con la combinación de ambos recursos se logra la adaptación del SEAI con mayor precisión según las características del alumno. Como resultado de este trabajo se obtuvo un Sistema de Enseñanza/Aprendizaje Inteligente para la enseñanza de Grafos, específicamente en lo que se refiere a la terminología básica y ejemplos. El sistema obtenido se ha probado con estudiantes de segundo año de la carrera de Ciencias de la Computación en la Facultad de Matemática, Física y Computación de la Universidad Central de Las Villas

Impacto de la inteligencia artificial en el proceso enseñanza-aprendizaje

El presente artículo muestra los cambios pragmáticos que se están desarrollando en la educación con el objetivo de implementar herramientas tecnológicas que faciliten el proceso de enseñanza-aprendizaje, proporcionando de entrada un punto de vista general de cómo se desarrolla el aprendizaje en el ser humano. Luego se describe el funcionamiento de un sistema tutor MultiAgent System PLANG (MAS-PLAG) para el aprendizaje virtual, el cual implementa técnicas de inteligencia artificial como: el razonamiento basado en casos y la lógica difusa. Se ha tomado este novedoso Modelo de Sistema Tutor para comprender la forma en que opera y los efectos directos del cambio de esta tecnología en la educación. Se presentan también esquemas que muestran cómo encajan cada uno de los elementos (agentes, interfaz y modelo de Inteligencia Artificial) en el funcionamiento de este tipo de sistemas capaces de crear entornos virtuales dinámicos adaptados al nivel y ritmo de aprendizaje de los estudiantes

Propuesta de Implementación de Técnicas de Inteligencia Artificial en el Proceso Enseñanza-Aprendizaje para Fortalecer las Competencias Profesionales en los Estudiantes de la Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales del TecNM Campus Minatitlán

Para fortalecer las competencias profesionales de los estudiantes en el TecNM campus Minatitlán, el presente artículo propone implementar técnicas de inteligencia artificial, que ayuden durante el proceso enseñanza-aprendizaje para adquirir habilidades que podrán desempeñar en su ámbito laboral, correspondiendo a su perfil de egreso como Ingenieros en Sistemas Computacionales, ante las exigencias de nuevas herramientas tecnológicas con tendencia al futuro

Estrategia metodológica para el desarrollo de un sistema tutor inteligente: módulo del dominio

Este artículo presenta una vista general del funcionamiento de los Sistemas Tutores Inteligentes, con el fin de sustentar una estrategia metodológica para su desarrollo y proveer una herramienta pedagógica que permita disminuir los problemas de aprendizaje que afectan el rendimiento académico de los estudiantes de la asignatura de Lógica de Programación. Bajo esta postura es necesario establecer un estilo de aprendizaje para identificar cómo abordar una temática específica para cada estudiante, partiendo del principio de que cada estudiante tiene una mayor oportunidad de aprender si existe una motivación para hacerlo, por lo cual se propone implementar la plantilla de Felder bajo redes neuronales auto organizadas que identifiquen el estilo de aprendizaje y establezcan la representación del conocimiento acorde a una planificación didáctica para cada estudiante. Además, se muestran las técnicas asociadas a la inferencia de contenido a través de un Sistema Experto basado en Redes Semánticas aplicando Guiones

Diseño de un sistema tutorial inteligente

Los problemas de aprendizaje en la matemática a nivel licenciatura se reflejan en el bajo rendimiento escolar o, en el peor de los casos, en el truncamiento de una carrera, por no acreditar asignaturas relacionadas con ésta. Un alto porcentaje de alumnos no cumplen con los requerimientos mínimos en su aprendizaje y, conforme aumentan su comple - jidad, ocurre su rezago e incremento del índice de reprobación, lo que ocasiona en el alumnado angustia y frustración. La investigación se desarrolla en la Unidad Académica Profesional Nezahualcóyotl (UAP-Nezahualcóyotl) de la Universidad Autónoma del Es - tado de México (UAEM), con el objetivo de identificar los problemas en el aprendizaje de la matemática en los alumnos de nivel licenciatura y obtener, así, el modelo del sistema tutorial inteligente en matemáticas con la implementación de los diferentes estilos de aprendizaje