Una aproximación metodológica para la construcción de sistemas tutoriales adaptativos multi-agente con énfasis en el modelo pedagógico

En este artículo se presenta una aproximación metodológica par a la construcción de Sistemas Multi-Agente (SMA) Pedagógicos, fundamentada en la arquitectura básica que poseen los Sistemas Tutoriales Inteligentes (STI) la cual se compone de 3 modelos específicos: Modelo del Dominio, Modelo del Estudiante y Modelo Pedagógico. Dicha aproximación metodológica permitirá ofrecer cursos virtuales adaptados a las características que posee cada estudiante (perfil del estudiante individualizado) con énfasis en el desarrollo del modelo pedagógico, el cual es par te fundamental de los STI. Cabe resaltar que esta aproximación metodológica contempla solo algunos aspectos de implementación y validación del STI, los cuales se encuentran enfocados hacia la planificación y replanificacion de actividades. Esta tarea es indispensable para los STI y se lleva a cabo haciendo uso de la información que se encuentra estructurada en cada uno de los modelos enunciados anteriormente

Un modelo de integración de sistemas tutoriales inteligentes y ambientes colaborativos de aprendizaje bajo el esquema de universidad virtual

Resumen: En este trabajo se presentan las principales teorías en que se fundamenta el aprendizaje basado en los computadores. Luego hace una descripción de los Sistemas Tutoriales Inteligentes (Intelligent Tutoring Systems) y de los Ambientes Colaborativos de Aprendizaje (Computer Supported Collaborative Learning) para finalmente, proponer modelo que permita la integración de ambos. El modelo de integración propuesto permite al alumno recibir enseñanza en forma individualizada, tal como lo hacen los Sistemas Tutoriales Inteligentes. A su vez, posee un banco de ejercicios propuestos, los cuales pueden ser resueltos en forma colaborativa con los otros usuarios, utilizando los servicios de la comunicación sincrónica o asincrónica propios de los Ambientes Colaborativos de Aprendizaje. Ambiente de Aprendizaje MILLENNIUM es el nombre del prototipo utilizado para validar el modelo de integración propuesto, el cual puede ser accesado a través de un navegador de Internet por la población universitaria que comienza o desea ampliar sus conocimientos en el área de algoritmos y programación. Su dominio del conocimiento se encuentra estructurado en Unidades Básicas de Aprendizaje (UBA’s) que son los temas o unidades a tratar y en Objetivos Instruccionales (OI’s) que son los propósitos que debe alcanzar un alumno al finalizar una UBA. El Ambiente de Aprendizaje MILLENNIUM permite apoyar al docente en su labor de suministrar conocimiento y a los alumnos, en el de adquirirlos, organizarlos y adherirlos en forma individualizada y colaborativa, convirtiéndolos en constructores de su propio conocimiento y dueños de su proceso formativo.Abstract: In this work the main theories are presented in that the learning is based on the computers. After is made a description of the Intelligent Tutoring Systems (ITS) and of the Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) for finally, to propose model that allows the integration of both. First of all, the proposed integration model allows the student to receive teaching in individualized way, just as they offer it, the Intelligent Tutoring Systems. In turn, it possesses a database composed of proposed exercises, which can be solved in collaborative form with the other users, using the services of the synchronous or asynchronous communication of the Computer Supported Collaborative Learning. MILLENNIUM Learning Environment is the name of the prototype used to validate the proposed integration model, which can be reach through a navigator of Internet by the university population that wants to enlarge their knowledge in the area of algorithms and computer programming. This domain of the knowledge is structured in Basic Units of Learning (BULs) that are the topics or units to develop and in Instructionals Objectives (IOs) that are the purposes that a student should reach when concluding a BUL. MILLENNIUM Learning Environment allows to support the teacher in its work of giving knowledge and to the students, to acquiring, organize, adhere and share them; converting students into builders of their own knowledge and owners of their formative process.Maestrí

Modelo de evaluación adaptativa del nivel de conocimientos del estudiante para sistemas tutoriales inteligentes

El presente trabajo propone un modelo de valuación del nivel de conocimientos del estudiante en un sistema tutorial inteligente que se diferencia por su capacidad para adaptarse a las características de cada estudiante, tales como estilo de aprendizaje y nivel de conocimiento previo. A partir de la revisión del estado del arte en la temática se identificaron las principales técnicas usadas en evaluación adaptativa que fueron implementadas en el modelo propuesto, por ejemplo, los test adaptativos informatizados explican el procedimiento a seguir para llevar a cabo la evaluación de conocimientos y la teoría de respuesta al ítem propone el modelo probabilístico para representar el conocimiento del estudiante asociado a un tema según las respuestas dadas en un test de evaluación. La validación del modelo se realizó a través de casos de estudio con estudiantes simulados con el fin de contrastar los niveles de conocimiento diagnosticados tanto por el modelo de evaluación tradicional como por el modelo adaptativo. / Abstract: This work proposes a model for assessing the level of knowledge of a student in an Intelligent Tutoring System that differs from others because its capability to adapt itself to the student characteristics, such as learning style and previous knowledge. From the reviewing of the state of the art in this topic it was identified the main techniques used in adaptive assessment that were implemented in the proposed model, for example, Computerized Adaptative Testing explains the procedure for conducting knowledge assessment and Item Response Theory proposes the probabilistic model to represents the student's knowledge related to a topic according to the answers given in an assessment test. The model validation was accomplished through case studies with simulated students in order to compare knowledge levels diagnosed by both the traditional assessment model and the adaptive model.Maestrí

Sistemas Tutoriales Inteligentes : Un análisis crítico

El presente Trabajo Final tiene por objetivo describir los Sistemas Tutoriales Inteligentes (STIs) y realizar un análisis crí tico de sus fortalezas y debilidades. Para alcanzar tal fin, se describirá la arquitectura tradicional de los STIs, se delinearán teorías de aprendizaje e instruccionales que provean el marco conceptual a estos sistemas y se presentarán herramientas de diseño. Asimismo, se analizarán las características principales de estos sistemas, focalizando el problema de su adaptación a los estudiantes.Facultad de Informátic

Modelo multi-agente para la planificación instruccional y selección de contenidos en cursos virtuales adaptativos

Con el crecimiento y popularidad del Internet los cursos virtuales están volviéndose más atractivos y útiles, sin embargo, la mayoría de estos no son más que una red de páginas con contenido estático. Dichos cursos virtuales no están desarrollados bajo estructuras que permitan llevar a cabo planificación instruccional y tampoco cuentan con modelos para la selección de contenidos educativos. El objetivo principal de esta tesis de maestría es el desarrollo de un modelo para la planificación instruccional y selección de contenidos en cursos virtuales adaptativos, basado en el paradigma multi-agente, el cual permitirá brindar un apoyo efectivo en los procesos de enseñanza-aprendizaje que se llevan a cabo en estos cursos. Este modelo posibilitará la planificación instrucconal teniendo en cuenta el nivel de conocimientos de los estudiantes y la selección de contenidos educativos teniendo en cuenta los estilos de aprendizaje de los estudiantes. / Abstract. With the growth and popularity of Internet, virtual courses are becoming more useful and attractive; however, most of them are nothing more than a network of pages with static content. These virtual courses are not developed under structures that allow instructional planning and also including models for the selection of educational content. The main objective of this work is to develop a model for instructional planning and selection of content in adaptive virtual courses, based on multi-agent paradigm, which will provide effective support in the teaching-learning processes that take place in these courses. This model will allow instructional planning taking into account the level of knowledge of students, and selection of educational content taking into account the learning styles of students.Maestrí

Administración adaptativa de objetos de aprendizaje en cursos virtuales

El propósito principal de este artículo es describir cómo administrar objetos de aprendizaje en un curso virtual con características de Sistema Tutorial Inteligente, con el fin de brindarle tanto a profesores como estudiantes recursos adaptados a sus intereses. Dicha administración se centra principalmente en dos tareas: la recuperación y la recomendación de los objetos las cuales, en el caso de los profesores se fundamentan en las temáticas dentro de las cuales desarrollan sus cursos, mientras que para los estudiantes en las características de los perfiles que ellos poseen. En ambos casos se crea una relación con metadatos que representan información acerca de los objetos de aprendizaje que existen dentro de un repositorio en constante actualización. En este sentido, este trabajo representa un aporte al desarrollo de cursos virtuales eficientes, con componentes reutilizables y acordes a las necesidades de sus usuarios

INCORPORACIÓN DE SISTEMAS MULTI-AGENTES EN EL APRENDIZAJE DE LA CULTURA E HISTORIA DE SANTA MARTA, COLOMBIA

Este artículo plantea una forma de aprendizaje de la cultura e historia de Santa Marta, haciendo uso de técnicas de Inteligencia Artificial para crear un STI (Sistema Tutorial Inteligente) en el tema, que pueda adaptarse a los diferentes perfiles de usuarios y estilos de aprendizaje. Se muestra una aproximación metodológica y la estructura organizacional planteada para el modelo del usuario, teniendo en cuenta que ésta es la primera forma de adaptación del sistema. Los Sistemas Multi-Agentes es la técnica de Inteligencia Artificial que brinda la posibilidad de adaptación a los perfiles de usuario (estudiantes y turistas) además de los estilos de aprendizaje. Se pretende otorgar gran importancia al rol del turista el cual es muy importante en la ciudad de Santa Marta (distrito turístico, cultural e histórico), brindándole la posibilidad de aprender sobre la ciudad y ejercer turismo cultura en la misma, generando así una interacción dinámica entre el sistema y los usuarios (estudiantes y turistas), facilitando el proceso de aprendizaje por parte de los alumnos, así como la exploración cultural por parte de los turistas en la ciudad de Santa Marta

Modelo adaptativo multi-agente para la planificación y ejecución de cursos virtuales personalizados

Esta tesis propone un modelo genérico de cursos adaptativos, neutro, abierto, intercambiable, apoyado en diversas técnicas de IA, que privilegia al aprendiz en el proceso educativo; definiendo una versátil estrategia de adaptación, un rico modelo del estudiante, un explicito modelo de dominio orientado por los Objetivos Educativos y que respeta estándares para los metadatos de Objetos de Aprendizaje. El modelo propuesto es neutral ante las diferentes visiones y enfoques desde lo pedagógico y tecnológico y facilita que al momento de la implantación se tomen las decisiones sobre las preferencias en sus componentes, mientras que se mantenga la consistencia entre los valores de los atributos y las reglas que guían la personalización. La inclusión de un novedoso pre-planificador da gran potencia al sistema, pues permite entregar en forma transparente el problema de la generación del curso como un problema de planificación en IA (AI Planning), para ser resuelto mediante el algoritmo modificado de planificación SHOP2, un reconocido representante HTN. Un punto sustancial en el cumplimiento de este objetivo fue la adopción de los SMA para modelar y distribuir el conocimiento requerido. Las ventajas de modularidad, escalabilidad, cooperación, interacción e intercambiabilidad fueron ampliamente explotadas. Aprovechando las bondades de los SMA y su capacidad para permitir integración posterior, el sistema puede crecer en otros bloques de adaptación. Con base en la propuesta se diseña y construye la plataforma experimental SICAd+ (Sistema Inteligente de Cursos Adaptativos + (MultiAgent System)), la cual permitió validar el modelo y formular futuros desarrollos. / Abstract. This thesis proposes a generic model of adaptive courses, neutral, open, interchangeable, supported by several AI techniques, which privilege the learner in the educational process, defining a versatile adaptive strategy, a rich student model, an explicit domain model guided by the Educational Objectives and compliance with standards for Learning Object Metadata. The proposed model is neutral to different approaches from the pedagogical and technological view point, and facilitates on the moment of the implantation to take decisions about preferences into its components, while maintaining the consistency between the attributes values and rules that guide the personalization. The incorporation of a novel pre-planner gives great power to the system, orientated to the automated generation the planner domain and to the definition the course generation as a planning problem, to being solved by the modified algorithm SHOP2 planning, a recognized HTN planner. A significant point in to achieve this objective was the adoption of a Multi-Agent System to model and distribute the required knowledge. The advantages of modularity, scalability, cooperation, interaction and exchange have been widely exploited. By the benefits of MAS and its ability to allow subsequent integration, the system can grow in other adaptation blocks. Based on the proposal, the experimental platform SICAD+ (Intelligent Adaptive Course - Multi-Agent System) was designed and constructed, which allowed validating the model and to formulate future developments.Doctorad

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