LiDom builder: Automatising the construction of multilingual domain modules

136 p.Laburpena Lan honetan LiDOM Builder tresnaren analisi, diseinu eta ebaluazioa aurkezten dira. Teknologian oinarritutako hezkuntzarako tresnen Domeinu Modulu Eleaniztunak testuliburu elektronikoetatik era automatikoan erauztea ahalbidetzen du LiDOM Builderek. Ezagutza eskuratzeko, Hizkuntzaren Prozesamendurako eta Ikaste Automatikorako teknikekin batera, hainbat baliabide eleaniztun erabiltzen ditu, besteak beste, Wikipedia eta WordNet.Domeinu Modulu Elebakarretik Domeinu Modulu Eleaniztunerako bidean, LiDOM Builder tresna DOM-Sortze ingurunearen (Larrañaga, 2012; Larrañaga et al., 2014) bilakaera dela esan genezake. Horretarako, LiDOM Builderek domeinua ikuspegi eleaniztun batetik adieraztea ahalbidetzen duen mekanismoa dakar. Domeinu Modulu Eleaniztunak bi maila ezberdinetako ezagutza jasotzen du: Ikaste Domeinuaren Ontologia (IDO), non hizkuntza ezberdinetan etiketatutako topikoak eta hauen arteko erlazio pedagogikoak jasotzen baitira, eta Ikaste Objektuak (IO), hau da, metadatuekin etiketatutako baliabide didaktikoen bilduma, hizkuntza horietan. LiDOM Builderek onartutako hizkuntza guztietan domeinuaren topikoak adierazteko aukera ematen du. Topiko bakoitza lotuta dago dagokion hizkuntzako bere etiketa baliokidearekin. Gainera, IOak deskribatzeko metadatu aberastuak erabiltzen ditu hizkuntza desberdinetan parekideak diren baliabide didaktikoak lotzeko.LiDOM Builderen, hasiera batean, domeinu-modulua hizkuntza jakin batean idatzitako dokumentu batetik erauziko da eta, baliabide eleaniztunak erabiliko dira, gerora, bai topikoak bai IOak beste hizkuntzetan ere lortzeko. Lan honetan, Ingelesez idatzitako liburuek osatuko dute informazio-iturri nagusia bai doitze-prozesuan bai ebaluazio-prozesuan. Zehazki, honako testuliburu hauek erabili dira: Principles of Object Oriented Programming (Wong and Nguyen, 2010), Introduction to Astronomy (Morison, 2008) eta Introduction to Molecular Biology (Raineri, 2010). Baliabide eleaniztunei dagokienez, Wikipedia, WordNet eta Wikipediatik erauzitako beste hainbat ezagutza-base erabili dira. Testuliburuetatik Domeinu Modulu Eleaniztunak eraikitzeko, LiDOM Builder hiru modulu nagusitan oinarritzen da: LiTeWi eta LiReWi moduluak IDO eleaniztuna eraikitzeaz arduratuko dira eta LiLoWi, aldiz, IO eleaniztunak eraikitzeaz. Jarraian, aipatutako modulu bakoitza xehetasun gehiagorekin azaltzen da.¿ LiTeWi (Conde et al., 2015) moduluak, edozein ikaste-domeinutako testuliburu batetik abiatuta, Hezkuntzarako Ontologia bati dagozkion hainbat termino eleaniztun identifikatuko ditu, hala nola TF-IDF, KP-Miner, CValue eta Shallow Parsing Grammar. Hori lortzeko, gainbegiratu gabeko datu-erauzketa teknikez eta Wikipediaz baliatzen da. Ontologiako topikoak erauzteak LiTeWi-n hiru urrats ditu: lehenik hautagai diren terminoen erauzketa; bigarrenik, lortutako terminoen konbinatzea eta fintzea azken termino zerrenda osatuz; eta azkenik, zerrendako terminoak beste hizkuntzetara mapatzea Wikipedia baliatuz.¿ LiReWi (Conde et al., onartzeko) moduluak Hezkuntzarako Ontologia erlazio pedagogikoez aberastuko du, beti ere testuliburua abiapuntu gisa erabilita. Lau motatako erlazio pedagogikoak erauziko ditu (isA, partOf, prerequisite eta pedagogicallyClose) hainbat teknika eta ezagutza-base konbinatuz. Ezagutza-baseen artean Wikipedia, WordNet, WikiTaxonomy, WibiTaxonomy eta WikiRelations daude. LiReWi-k ere hiru urrats emango ditu erlazioak lortzeko: hasteko, ontologiako topikoak erlazioak erauzteko erabiliko diren ezagutza-base desberdinekin mapatuko ditu; gero, hainbat erlazio-erauzle, bakoitza teknika desberdin batean oinarritzen dena, exekutatuko ditu konkurrenteki erlazio hautagaiak erauzteko; eta, bukatzeko, lortutako emaitza guztiak konbinatu eta iragaziko ditu erlazio pedagogikoen azken multzoa lortuz. Gainera, DOM-Sortzetik LiDOM Buildererako trantsizioan, tesi honetan hobetu egin dira dokumentuen indizeetatik erauzitako isA eta partOf erlazioak, Wikipedia baliabide gehigarri bezala erabilita (Conde et al., 2014).¿ LiLoWi moduluak IOak -batzuk eleaniztunak- erauziko ditu, abiapuntuko testuliburutik ez ezik Wikipedia edo WordNet bezalako ezagutza-baseetatik ere. IDO ontologiako topiko bakoitza Wikipedia eta WordNet-ekin mapatu ostean, LiLoWi-k baliabide didaktikoak erauziko ditu hainbat IO erauzlez baliatuz.IO erauzketa-prozesuan, DOM-Sortzetik LiDOM Buildereko bidean, eta Wikipedia eta WordNet erabili aurretik, ingelesa hizkuntza ere gehitu eta ebaluatu da (Conde et al., 2012).LiDOM Builderen ebaluaziori dagokionez, modulu bakoitza bere aldetik testatua eta ebaluatua izan da bai Gold-standard teknika bai aditu-ebaluazioa baliatuz. Gainera, Wikipedia eta WordNet ezagutza-baseen integrazioak IOen erauzketari ekarri dion hobekuntza ere ebaluatu da. Esan genezake kasu guztietan lortu diren emaitzak oso onak direla.Bukatzeko, eta laburpen gisa, lau dira LiDOM Builderek Domeinu Modulu Eleaniztunaren arloari egin dizkion ekarpen nagusiak:¿ Domeinu Modulu Eleaniztunak adierazteko mekanismo egokia.¿ LiTeWiren garapena. Testuliburuetatik Hezkuntzarako Ontologietarako terminologia eleaniztuna erauztea ahalbidetzen du modulu honek. Ingelesa eta Gaztelera hizkuntzentzako termino-erauzlea eskura dago https://github.com/Neuw84/LiTe URLan.¿ LiReWiren garapena. Testuliburuetatik Hezkuntzarako Ontologietarako erlazio pedagogikoak erauztea ahalbidetzen du modulu honek. Erabiltzen duen Wikipedia/WordNet mapatzailea eskura dago https://github.com/Neuw84/Wikipedia2WordNet URLan.¿ LiLoWiren garapena. Testuliburua eta Wikipedia eta WordNet ezagutza-baseak erabilita IO eleaniztunak erauztea ahalbidetzen du modulu honek

PresenceClick, mejorando los procesos de enseñanza-aprendizaje mediante el modelado de interacciones presenciales

298 p.Este trabajo de tesis propone la modelización de interacciones presenciales entre profesores y alumnos para generar conocimiento nuevo que ayude a enriquecer el proceso de enseñanza-aprendizaje mediante mecanismos de concienciación y reflexión. El resultado principal es la herramienta PresenceClick, un sistema distribuido en una plataforma web y una aplicación móvil, que permite un registro ágil de las interacciones presenciales y proporciona información a docentes y estudiantes sobre ellas mediante visualizaciones. Además de la asistencia de los alumnos de manera automática, PresenceClick facilita el registro de las emociones de los alumnos a través de una serie de eventos emocionales durante el curso, de preguntas-respuestas en el aula, del estado de realización de los ejercicios y de las dudas de los alumnos a resolver en tutorías. Por un lado, el alumno puede visualizar su progreso en clase en comparación al grupo con el fin de provocar un proceso de reflexión que incida en una mejora continua. Por otro lado, el profesor obtiene información sobre el progreso de sus alumnos de manera individual y grupal con el fin de promover intervenciones tempranas para adaptar la instrucción y mejorar la tasa de éxito. Además, con este fin, también se han creado modelos de predicción que predicen el éxito/fracaso de los estudiantes a partir de los datos recogidos. Se ha realizado un proceso de evaluación e implantación de la herramienta en entornos reales de aprendizaje con resultados satisfactorios

PresenceClick, mejorando los procesos de enseñanza-aprendizaje mediante el modelado de interacciones presenciales

298 p.Este trabajo de tesis propone la modelización de interacciones presenciales entre profesores y alumnos para generar conocimiento nuevo que ayude a enriquecer el proceso de enseñanza-aprendizaje mediante mecanismos de concienciación y reflexión. El resultado principal es la herramienta PresenceClick, un sistema distribuido en una plataforma web y una aplicación móvil, que permite un registro ágil de las interacciones presenciales y proporciona información a docentes y estudiantes sobre ellas mediante visualizaciones. Además de la asistencia de los alumnos de manera automática, PresenceClick facilita el registro de las emociones de los alumnos a través de una serie de eventos emocionales durante el curso, de preguntas-respuestas en el aula, del estado de realización de los ejercicios y de las dudas de los alumnos a resolver en tutorías. Por un lado, el alumno puede visualizar su progreso en clase en comparación al grupo con el fin de provocar un proceso de reflexión que incida en una mejora continua. Por otro lado, el profesor obtiene información sobre el progreso de sus alumnos de manera individual y grupal con el fin de promover intervenciones tempranas para adaptar la instrucción y mejorar la tasa de éxito. Además, con este fin, también se han creado modelos de predicción que predicen el éxito/fracaso de los estudiantes a partir de los datos recogidos. Se ha realizado un proceso de evaluación e implantación de la herramienta en entornos reales de aprendizaje con resultados satisfactorios