4 research outputs found
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