Virtual Reality Based Simulation of Hysteroscopic Interventions

Virtual reality based simulation is an appealing option to supplement traditional clinical education. However, the formal integration of training simulators into the medical curriculum is still lacking. Especially, the lack of a reasonable level of realism supposedly hinders the widespread use of this technology. Therefore, we try to tackle this situation with a reference surgical simulator of the highest possible fidelity for procedural training. This overview describes all elements that have been combined into our training system as well as first results of simulator validation. Our framework allows the rehearsal of several aspects of hysteroscopy—for instance, correct fluid management, handling of excessive bleeding, appropriate removal of intrauterine tumors, or the use of the surgical instrument

Sistema Inteligente de Tutoría para entrenamiento procedimental apoyado en un diálogo adaptado al contexto

El objetivo de este documento es presentar una propuesta de un Sistema Inteligente de Tutoría para entrenamiento procedimental en un entorno virtual 2D/3D, capaz de mantener un diálogo en lenguaje natural basado en el contexto. De esta manera, cada alumno será capacitado por medio de un diálogo en lenguaje natural que tome en cuenta sus características específicas, su progreso en el desarrollo de la tarea y el entorno donde se realiza la tarea. Por lo tanto, la retroalimentación de tutoría será el resultado de un diálogo adaptado al contexto. Para dar soporte al diálogo, se utilizará un gestor de diálogo, construido sobre alguna de las plataformas conocidas para la creación de gestores de diálogo actualmente disponibles

Sistema Inteligente de Tutoría para entrenamiento procedimental apoyado en un diálogo adaptado al contexto

El objetivo de este documento es presentar una propuesta de un Sistema Inteligente de Tutoría para entrenamiento procedimental en un entorno virtual 2D/3D, capaz de mantener un diálogo en lenguaje natural basado en el contexto. De esta manera, cada alumno será capacitado por medio de un diálogo en lenguaje natural que tome en cuenta sus características específicas, su progreso en el desarrollo de la tarea y el entorno donde se realiza la tarea. Por lo tanto, la retroalimentación de tutoría será el resultado de un diálogo adaptado al contexto. Para dar soporte al diálogo, se utilizará un gestor de diálogo, construido sobre alguna de las plataformas conocidas para la creación de gestores de diálogo actualmente disponibles

Una propuesta de modelado del estudiante basada en ontologías y diagnóstico pedagógico-cognitivo no monótono

Los recientes avances tecnológicos han encontrado un potencial campo de explotación en la educación asistida por computador. A finales de los años 90 surgió un nuevo campo de investigación denominado Entornos Virtuales Inteligentes para el Entrenamiento y/o Enseñanza (EVIEs), que combinan dos áreas de gran complejidad: Los Entornos Virtuales (EVs) y los Sistemas de Tutoría Inteligente (STIs). De este modo, los beneficios de los entornos 3D (simulación de entornos de alto riesgo o entornos de difícil uso, etc.) pueden combinarse con aquéllos de un STIs (personalización de materias y presentaciones, adaptación de la estrategia de tutoría a las necesidades del estudiante, etc.) para proporcionar soluciones educativas/de entrenamiento con valores añadidos. El Modelo del Estudiante, núcleo de un SIT, representa el conocimiento y características del estudiante, y refleja el proceso de razonamiento del estudiante. Su complejidad es incluso superior cuando los STIs se aplican a EVs porque las nuevas posibilidades de interacción proporcionadas por estos entornos deben considerarse como nuevos elementos de información clave para el modelado del estudiante, incidiendo en todo el proceso educativo: el camino seguido por el estudiante durante su navegación a través de escenarios 3D; el comportamiento no verbal tal como la dirección de la mirada; nuevos tipos de pistas e instrucciones que el módulo de tutoría puede proporcionar al estudiante; nuevos tipos de preguntas que el estudiante puede formular, etc. Por consiguiente, es necesario que la estructura de los STIs, embebida en el EVIE, se enriquezca con estos aspectos, mientras mantiene una estructura clara, estructurada, y bien definida. La mayoría de las aproximaciones al Modelo del Estudiante en STIs y en IVETs no consideran una taxonomía de posibles conocimientos acerca del estudiante suficientemente completa. Además, la mayoría de ellas sólo tienen validez en ciertos dominios o es difícil su adaptación a diferentes STIs. Para vencer estas limitaciones, hemos propuesto, en el marco de esta tesis doctoral, un nuevo mecanismo de Modelado del Estudiante basado en la Ingeniería Ontológica e inspirado en principios pedagógicos, con un modelo de datos sobre el estudiante amplio y flexible que facilita su adaptación y extensión para diferentes STIs y aplicaciones de aprendizaje, además de un método de diagnóstico con capacidades de razonamiento no monótono. El método de diagnóstico es capaz de inferir el estado de los objetivos de aprendizaje contenidos en el SIT y, a partir de él, el estado de los conocimientos del estudiante durante su proceso de aprendizaje. La aproximación almodelado del estudiante propuesta ha sido implementada e integrada en un agente software (el agente de modelado del estudiante) dentro de una plataforma software existente para el desarrollo de EVIEs denominadaMAEVIF. Esta plataforma ha sido diseñada para ser fácilmente configurable para diferentes aplicaciones de aprendizaje. El modelado del estudiante presentado ha sido implementado e instanciado para dos tipos de entornos de aprendizaje: uno para aprendizaje del uso de interfaces gráficas de usuario en una aplicación software y para un Entorno Virtual para entrenamiento procedimental. Además, se ha desarrollado una metodología para guiar en la aplicación del esta aproximación de modelado del estudiante a cada sistema concreto.---ABSTRACT---Recent technological advances have found a potential field of exploitation in computeraided education. At the end of the 90’s a new research field emerged, the so-called Intelligent Virtual Environments for Training and/or Education (IVETs), which combines two areas of great complexity: Virtual Environments (VE) and Intelligent Tutoring Systems (ITS). In this way, the benefits of 3D environments (simulation of high risk or difficult-to-use environments, etc.) may be combined with those of an ITS (content and presentation customization, adaptation of the tutoring strategy to the student requirements, etc.) in order to provide added value educational/training solutions. The StudentModel, core of an ITS, represents the student’s knowledge and characteristics, and reflects the student’s reasoning process. Its complexity is even higher when the ITSs are applied on VEs because the new interaction possibilities offered by these environments must be considered as new key information pieces for student modelling, impacting all the educational process: the path followed by the student during their navigation through 3D scenarios; non-verbal behavior such as gaze direction; new types of hints or instructions that the tutoring module can provide to the student; new question types that the student can ask, etc. Thus, it is necessary for the ITS structure, which is embedded in the IVET, to be enriched by these aspects, while keeping a clear, structured and well defined architecture. Most approaches to SM on ITSs and IVETs don’t consider a complete enough taxonomy of possible knowledge about the student. In addition, most of them have validity only in certain domains or they are hard to be adapted for different ITSs. In order to overcome these limitations, we have proposed, in the framework of this doctoral research project, a newStudentModeling mechanism that is based onOntological Engineering and inspired on pedagogical principles, with a wide and flexible data model about the student that facilitates its adaptation and extension to different ITSs and learning applications, as well as a rich diagnosis method with non-monotonic reasoning capacities. The diagnosis method is able to infer the state of the learning objectives encompassed by the ITS and, fromit, the student’s knowledge state during the student’s process of learning. The proposed student modelling approach has been implemented and integrated in a software agent (the student modeling agent) within an existing software platform for the development of IVETs called MAEVIF. This platform was designed to be easily configurable for different learning applications. The proposed student modeling has been implemented and it has been instantiated for two types of learning environments: one for learning to use the graphical user interface of a software application and a Virtual Environment for procedural training. In addition, a methodology to guide on the application of this student modeling approach to each specific system has been developed

Cognitive assessment in a computer-based coaching environment in higher education : diagnostic assessment of development of knowledge and problem-solving skill in statistics

Diagnostic cognitive assessment (DCA) was explored using Bayesian networks and evidence-centred design (ECD) in a statistics learning domain (ANOVA). The assessment environment simulates problem solving activities that occurred in a web-based statistics learning environment. The assessment model is composed of assessment constructs, and evidence models. Assessment constructs correspond to components of knowledge and procedural skill in a cognitive domain model and are represented as explanatory variables in the assessment model. Explanatory variables represent specific aspects of student's performance of assessment problems. Bayesian networks are used to connect the explanatory variables to the evidence variables. These links enable the network to propagate evidential information to explanatory model variables in the assessment model. The purpose of DCA is to infer cognitive components of knowledge and skill that have been mastered by a student. These inferences are realized probabilistically using the Bayesian network to estimate the likelihood that a student has mastered specific components of knowledge or skill based on observations of features of the student's performance of an assessment task.The objective of this study was to develop a Bayesian assessment model that implements DCA in a specific domain of statistics, and evaluate it in relation to its potential to achieve the objectives of DCA. This study applied a method for model development to the ANOVA score model domain to attain the objectives of the study. The results documented: (a) the process of model development in a specific domain; (b) the properties of the Bayesian assessment model; (c) the performance of the network in tracing students' progress towards mastery by using the model to successfully update the posterior probabilities; (d) the use of estimates of log odds ratios of likelihood of mastery as a measure of "progress toward mastery;" (e) the robustness of diagnostic inferences based on the network; and (f) the use of the Bayesian assessment model for diagnostic assessment with a sample of 20 students who completed the assessment tasks. The results indicated that the Bayesian assessment network provided valid diagnostic information about specific cognitive components, and was able to track development towards achieving mastery of learning goals

Propuesta de diseño modular para la configuración de un entorno virtual de eseñanza-aprendizaje con tutoría inteligente. Prototipo DECANO

456 páginas. Doctorado en Diseño.Un Entorno Virtual de Enseñanza-Aprendizaje con Tutoría Inteligente es un sistema que busca que la enseñanza se pueda adaptar a las características de cada estudiante y para su desarrollo, debe contar con muchos atributos como la reutilización, modificabilidad y adaptabilidad, elementos que hoy día se persiguen al diseñarlos. La gran mayoría de este tipo sistemas se construyen desde cero, puesto que no es posible reutilizar los elementos o modificar componentes, sin afectar su funcionalidad, lo que supone un gran esfuerzo en costos y tiempo. Esta tesis presenta el proceso para el diseño y construcción de un prototipo adaptable y modificable, considerando para ello una arquitectura modular, que toma en cuenta la instrucción individualizada, así como la integración del ambiente virtual colaborativo. Adicionalmente, plantea el modelo de interfaz gráfica diseñado a a partir de dimensiones sintático-simbólicas, para la traducción de sus componentes y funciones. Se ha desarrollado un modelo sistmático a partir de estos dos aspectos: interfaz y arquitectura, definiendo una metodología para el diseño, construcción y desarrollo, basada en las cualidades mencionadas, como principal aportación. También, se presenta el marco de trabajo para la construcción de prototipos similares por usuarios no especializados, de modo que se complemente con el uso y aplicación de programas y herramientas externas con la posibilidad de ser aplicado a diversos dominios

Generische ITS-Softwarearchitektur und ITS-Prozess

Anhand einer ausgiebigen Analyse vorhandener Softwarearchitekturen von intelligenten Lehr-/Lernsystemen (ITS) werden wiederkehrende Probleme dieser aufgezeigt. Es wird eine Erweiterung der klassischen Architektur entwickelt und in UML spezifiziert. Auf die konzeptionelle Vorarbeit aufbauend, wird sowohl ein ITS-Lehrprozess als auch eine allgemeingültige ITS-Softwarearchitektur in UML definiert. Passend dazu verwirklicht ein Softwareframework die Implementierung, während ein Prototyp die Praktikabilität des ITS-Lehrprozesses, der ITS-Architektur und des Softwareframeworks überprüft.On the basis of the extensive analysis of existing software architectures of intelligent tutoring systems (ITS) the recurring problems are pointed out. An extension of the classical architecture is developed and specified in UML. Based on the conceptual preliminary work, both an ITS teaching process and a generally valid ITS software architecture are defined in UML. Appropriately, a software framework realizes the implementation, while a prototype checks the practicability of the ITS teaching process, ITS architecture and the framework