Sistemas e-learning inteligentes

El artículo pretende hacer una revisión de diferentes aspectos relativos a la cognición humana y las aplicaciones del e-Learning, se realiza un análisis de Internet y los espacios virtuales de aprendizaje que permiten enfocar una extensa gama de alternativas de enseñanza/aprendizaje, cuyas propuestas de soluciones van más allá de los paradigmas tradicionales de entrenamiento e instrucción. En el escrito, son analizados los aspectos de autoría y de servicios diversos, tales como proporcionar herramientas de gestión del conocimiento, apoyar en las estrategias de marketing y administración de las relaciones con los estudiantes y así como la comprensión de las perspectivas filosóficas, sociales y pedagógicas que deben ser consideradas en la investigación y práctica para la propuesta de arquitecturas y sistemas, que integren características de los Agentes Pedagógicos y de los sistemas e-Learning

La plataforma EDUCAGENT: agentes conversacionales inteligentes y entornos virtuales aplicados a la docencia

El desarrollo de la Web 2.0 y el gran interés alcanzado por las redes sociales ha posibilitado la introducción de un gran número de aplicaciones y entornos educativos que posibilitan nuevas formas de comunicación e interacción entre sus usuarios. En este contexto, los mundos virtuales y los agentes conversacionales facilitan la creación de entornos educativos que intensifican la percepción entre sus usuarios y que proporcionan una comunicación más natural y adaptada a las características y preferencias específicas de cada usuario. En este artículo describimos un sistema multiagente desarrollado para el apoyo a la docencia y el aprendizaje autónomo de los alumnos. A través del sistema, se presenta a los alumnos casos y problemas que deben resolver, y que posibilitan además la autoevaluación de su aprendizaje, especialmente en iniciativas de tele-educación y realización de cursos on-line. La plataforma EducAgent se ha desarrollado en la Universidad Carlos III de Madrid dentro de la Convocatoria de Apoyo a Experiencias de Innovación e Internacionalización Docente. El objetivo principal del proyecto es la creación de un espacio virtual innovador basado en los postulados del Espacio Europeo de Educación Superior, que haga de las asignaturas y cursos on-line un espacio más flexible, participativo y atractivoWith the development of so-called Web 2.0 and the great interest and extension that social networks have now reached, a large number of e-learning environments and applications that originate new forms of communication and interaction among users have been quickly introduced. Within this framework, virtual worlds and conversational agents facilitate the creation of educative applications that intensify the perception between their users and provide a more natural communication adapted to the characteristics and specific preferences of each user. In this paper, we describe a multi-agent system developed for teaching support and student’s self-learning. The main objective of the EducAgent platform is the creation of an innovative virtual space following the principles of the European Higher Education Area to make subjects and e-learning initiatives to become a more flexible, participatory and attractive space. One of the most important characteristics of the developed platform is to facilitate a more natural interaction between the system and students by means of conversational agents. We describe the main features of the EducAgent platform and its application in the new European Computer Science Degree at the Carlos III University of Madrid.Trabajo llevado a cabo dentro de la 9ª Convocatoria de Apoyo a Experiencias de Innovación e Internacionalización Docente de la Universidad Carlos III de Madrid y financiado parcialmente por los Proyectos CICYT TIN2008-06742-C02-02/TSI, CICYT TEC2008- 06732-C02-02/TEC, CAM CONTEXTS (S2009/TIC-1485) y DPS2008-07029-C02-02.Publicad

Detección de problemas de aprendizaje y recomendación de tutores para entornos u-learning

En los últimos años ha surgido un nuevo escenario educativo caracterizado por un conjunto de actividades formativas accesibles en cualquier lugar y desde cualquier dispositivo, el aprendizaje ubicuo (u-learning). Sin embargo, cuando un estudiante presenta algún problema en su aprendizaje, muchas veces no sabe a quién recurrir o desconoce que la ayuda está más cerca de lo que cree. Es por esto que se ha iniciado una línea de investigación enfocada en los sistemas de recomendación para entornos de aprendizaje ubicuo. En particular esta investigación se propone diseñar un sistema multiagente que tenga en cuenta los datos del contexto del estudiante, como la ubicación y el tiempo disponible, para recomendarle un tutor adecuado.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Detección de problemas de aprendizaje y recomendación de tutores para entornos u-learning

En los últimos años ha surgido un nuevo escenario educativo caracterizado por un conjunto de actividades formativas accesibles en cualquier lugar y desde cualquier dispositivo, el aprendizaje ubicuo (u-learning). Sin embargo, cuando un estudiante presenta algún problema en su aprendizaje, muchas veces no sabe a quién recurrir o desconoce que la ayuda está más cerca de lo que cree. Es por esto que se ha iniciado una línea de investigación enfocada en los sistemas de recomendación para entornos de aprendizaje ubicuo. En particular esta investigación se propone diseñar un sistema multiagente que tenga en cuenta los datos del contexto del estudiante, como la ubicación y el tiempo disponible, para recomendarle un tutor adecuado.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Detección de problemas de aprendizaje y recomendación de tutores para entornos u-learning

En los últimos años ha surgido un nuevo escenario educativo caracterizado por un conjunto de actividades formativas accesibles en cualquier lugar y desde cualquier dispositivo, el aprendizaje ubicuo (u-learning). Sin embargo, cuando un estudiante presenta algún problema en su aprendizaje, muchas veces no sabe a quién recurrir o desconoce que la ayuda está más cerca de lo que cree. Es por esto que se ha iniciado una línea de investigación enfocada en los sistemas de recomendación para entornos de aprendizaje ubicuo. En particular esta investigación se propone diseñar un sistema multiagente que tenga en cuenta los datos del contexto del estudiante, como la ubicación y el tiempo disponible, para recomendarle un tutor adecuado.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Propuesta arquitectural para la interoperabilidad entre sistemas multiagente y mundos virtuales 3D

El término Web 3D hace referencia a lenguajes de programación, protocolos, formatos de archivos y tecnologías utilizadas para la creación y presentación de universos tridimensionales interactivos a través de Internet. Por medio de interfaces tridimensionales se logra una aproximación a la realidad virtual, permitiendo la creación de escenarios de simulación, que facilitan la interacción de los seres humanos con ambientes de aprendizaje enriquecidos similares al mundo real. Sin embargo, un entorno grafico llamativo en sí, no garantiza el aprendizaje efectivo, se necesita un seguimiento, evaluación y retroalimentación. Por lo tanto, se propone la integración de entornos tridimensionales con sistemas multi-agentes, que permitan personalizar elproceso de aprendizaje a las necesidades individuales de los estudiantes, organizar y distribuir contenidos de manera eficiente y apoyar reflexiones de los estudiantes sobre su aprendizaje. Diferentes estudios han realizado implementaciones específicas de agentes en mundos virtuales a través de lenguajes de marcas de hipertexto; sin embargo, los modelos propuestos no permiten implementaciones de propósito general. Nuestro modelo dearquitectura integra los comportamientos de los sistemas multi-agente y los mundos virtuales 3D. La validación se realizó a través de una aplicación que integra Java Development Framework Agent desarrollado por Telecom Italia Lab y OpenSimulator

Agentes y web semántica: elementos claves para el futuro del e-learning

Es indudable que la Web ha sido uno de los componentes que han colaborado con los procesos de enseñanza-aprendizaje, pero la inmensa cantidad de información que se encuentra en la red hace que el nivel de dificultad para buscar, acceder, presentar y mantener la información que requieren los usuarios, tanto estudiantes como docentes, sea muy alto, debido a que el contenido de la información es presentada principalmente en lenguaje natural; para dar solución a esto, se propone transformar la actual Web para que supla estas deficiencias, aplicando a éste el concepto de ontología, dando origen a la “Web Semántica”, y así optimizar dichos procesos pedagógicos. El objetivo de este documento es, inicialmente, presentar los conceptos y aspectos básicos que giran en torno a dicho concepto, además de mostrar algunas investigaciones que se han realizado al respecto. Finalmente, se presenta una propuesta de un modelo para ser aplicado en los procesos de enseñanza-aprendizaje en la Web del futuro

Herramienta para proveer ayudas adaptativas en ambientes E-Learning utilizando agentes software

Este trabajo propone el desarrollo de una herramienta para proveer ayudas adaptativas en ambientes e-learning, centrado en la personalización de las ayudas empleando la tecnología de agente software. La finalidad de utilizar agentes software es proveer inteligencia, es decir, adaptatividad1 a las ayudas en ambientes e-learning, teniendo en cuenta las necesidades de los usuarios y su desenvolvimiento en la plataforma, para lo cual se creó un prototipo y un método que permite la asignación y seguimiento de las ayudas a los usuarios de ambientes e-learning. Como caso de estudio se trabajó con la plataforma Lingweb “Ambiente Virtual para el aprendizaje de Idiomas”. Lingweb fue desarrollado entre diciembre de 2007 y junio de 2010 en la modalidad de cofinanciación entre la Universidad del Valle y Colciencias2PregradoINGENIERO(A) DE SISTEMA

Modelo de inferencia difusa para la selección de objetos de aprendizaje adaptados a los perfiles de los estudiantes

Para mejorar los procesos de enseñanza / aprendizaje de los estudiantes se han desarrollado sistemas computarizados que permiten adaptar los cursos virtuales según los perfiles de los estudiantes. Existen diversos tipos de adaptación: adaptación de planes instruccional, adaptación de evaluaciones y adaptación de contenidos educativos. En este articulo se propone un modelo de inferencia difusa para la selección de Objetos de Aprendizaje, teniendo en cuenta los estilos de aprendizaje de los estudiantes y el comportamiento de las personas a partir de la identificación de los hemisferios cerebrales. Para la determinación de los estilos de aprendizaje, hemos adoptado el Modelo FSLSM (Felder and Silverman Learning Style Model) y para la identificación del comportamiento de los alumnos se utilizó el Modelo RCMT (Revelador del Cociente Mental Tríadico). Finalmente, se presenta la validación del modelo y los resultados obtenidos

Fuzzy inference model for the selection of learning objects adapted to student profiles

Para mejorar los procesos de enseñanza / aprendizaje de los estudiantes se han desarrollado sistemas computarizados que permiten adaptar los cursos virtuales según los perfiles de los estudiantes. Existen diversos tipos de adaptación: adaptación de planes instruccional, adaptación de evaluaciones y adaptación de contenidos educativos. En este articulo se propone un modelo de inferencia difusa para la selección de Objetos de Aprendizaje, teniendo en cuenta los estilos de aprendizaje de los estudiantes y el comportamiento de las personas a partir de la identificación de los hemisferios cerebrales. Para la determinación de los estilos de aprendizaje, hemos adoptado el Modelo FSLSM (Felder and Silverman Learning Style Model) y para la identificación del comportamiento de los alumnos se utilizó el Modelo RCMT (Revelador del Cociente Mental Tríadico). Finalmente, se presenta la validación del modelo y los resultados obtenidos.To improve the teaching/learning processes of students, computerized systems have been developed that allow virtual courses to be adapted according to student profiles. There are various types of adaptation: adaptation of instructional plans, adaptation of evaluations and adaptation of educational content. This article proposes a fuzzy inference model for the selection of Learning Objects, taking into account the learning styles of students and the behavior of people from the identification of the cerebral hemispheres. For the determination of learning styles, we have adopted the FSLSM Model (Felder and Silverman Learning Style Model) and for the identification of the behavior of the students the RCMT Model (Revealer of the Triadic Mental Quotient) was used. Finally, the validation of the model and the results obtained are presented