Hacia una educación inclusiva y personalizada mediante el uso de los sistemas de diálogo multimodal

Los continuos avances en el desarrollo de tecnologías de la información han dado lugar actualmente a la posibilidad de acceder a los contenidos educativos desde cualquier lugar, en cualquier momento y de forma casi instantánea. Sin embargo, la accesibilidad no es siempre considerada como criterio principal en el diseño de aplicaciones educativas, especialmente para facilitar su utilización por parte de personas con discapacidad. Diferentes tecnologías han surgido recientemente para fomentar la accesibilidad a las nuevas tecnologías y dispositivos móviles, favoreciendo una comunicación más natural con los sistemas educativos. En este artículo se describe el uso innovador de los sistemas de diálogo multimodales en el campo de la educación, con un especial énfasis en la descripción de las ventajas que ofrecen para la creación de aplicaciones educativas inclusivas y adaptadas a la evolución de los estudiantes.Continuous advances in the development of information technologies have currently led to the possibility of accessing learning contents from anywhere, at anytime and almost instantaneously. However, accessibility is not always the main objective in the design of educative applications, specifically to facilitate their adoption by disabled people. Different technologies have recently emerged to foster the accessibility of computers and new mobile devices favouring a more natural communication between the student and the developed educative systems. This paper describes innovative uses of multimodal dialog systems in education, with special emphasis in the advantages that they provide for creating inclusive applications and adapted to the students specific evolution.Trabajo parcialmente financiado por los proyectos MINECO TEC2012-37832-C02-01, CICYT TEC2011-28626-C02-02, CAM CONTEXTS (S2009/TIC-1485) y TRA2010-20225-C03-01.Publicad

ENFOQUE DIDÁCTICO DE LA COMUNICACIÓN EN LAS CIENCIAS MÉDICAS

El artículo trata la fundamentación didáctica de la comunicación en las carreras de ciencias médicas; para ello se hace referencia, sucintamente, a elementos teóricos y metodológicos sobre: el enfoque en que se sustenta, el término comunicación desde una concepción semiótica, la competencia comunicativa y, particularmente, las necesidades de los estudiantes de estas carreras en la interacción con los pacientes. También se tratan características de los textos, coloquial, profesional científico y su necesaria interrelación en la comunicación con el enfermo, así como se ejemplifican algunos procedimientos didácticos a seguir para la preparación de los estudiantes en este sentido. ABSTRACT This article is about the support to the didactic of communication in Medicine Sciences measurement. Hence, it is dealt, very briefly, the theoretical and methodological reference about: the approach in which it is supported, the term communication from a semiotic conception, the communicative competence and particularly, the needs of the students of these measurements in the interaction with the patients. Here, it is also dealt the characteristics of the colloquial, professional and scientific texts and its necessary interaction in the communication with the ill ones. Therefore, some didactic procedures are exemplified for the students’ preparation in this topic. KEY WORDS: communication with the patient, communication in medicine sciences, didactic of communication

Modelos de detección de emociones en texto y rostros para agentes conversacionales multimodales

El presente trabajo de investigación aborda la implementación, análisis y selección de distintos modelos de redes neuronales recurrentes (RNN) y convolucionales (CNN) para la detección de emociones en texto y rostros; los cuales pueden ser utilizados como módulos adicionales en agentes conversacionales de tiempo real como son chatbots o robots sociales. Los módulos de detección permiten a los agentes conversacionales poder entender cómo se sienten las personas durante la interacción con ellas; conociendo estos estados los agentes conversacionales pueden responder empáticamente. En primer lugar, se revisará la literatura sobre como los agentes conversacionales buscan ser más empáticos, así como los métodos de detección de emociones mediante distintos canales como texto y rostros. Luego, se procede a recolectar y pre-procesar bases de datos públicas para el entrenamiento de los algoritmos seleccionados en base a la literatura. Finalmente, métricas tanto para la evaluación del rendimiento de predicción multiclase (Accuracy, Precision, Recall y F1), como la velocidad de procesamiento (ej. Framesper- second) son seleccionadas y analizadas para determinar cuáles son los mejores algoritmos para implementar una aplicación de tiempo real

Development of a virtual assistant (chatbot) to improve access to re-curring information by students of Higher Education Institutions

Este proyecto se centra en la creación de un asistente virtual (Chatbot) dirigido a la comunidad estudiantil de las Instituciones de Educación Superior como herramienta para facilitar el acceso a la información solicitada con frecuencia sobre los procesos de matrícula y calificación de las IES durante los períodos pico de asistencia. Para ello, se utilizó metodología descriptiva para realizar una investigación del tema, que incluyó enfoques de recolección de datos como encuestas y entrevistas. El enfoque Scrum fue adaptado para el desarrollo del proyecto, permitiendo la flexibilidad de un progreso asegurado y la interacción regular con las partes interesadas del proyecto, lo que resultó en un alto grado de productividad. La interacción con el chatbot se realiza a través de una aplicación de teléfono inteligente que parece un chat de mensajería instantánea y se creó utilizando el marco Ionic y la tecnología de interfaz conversacional Dialogflow de Google.This project focuses on the creation of a virtual assistant (Chatbot) aimed at the student community of Higher Education Institutions as a tool to facilitate access to frequently requested information on the enrollment and qualification processes of HEIs during the periods peak attendance. For this, a descriptive methodology was used to carry out an investigation of the subject, which included data collection approaches such as surveys and interviews. The Scrum approach was adapted for project development, allowing the flexibility of assured progress and regular interaction with project stakeholders, resulting in a high degree of productivity. The interaction with the chatbot is done through a smartphone application that looks like an instant messaging chat and was created using the Ionic framework and Google's Dialogflow conversational interface technology

Canal de información apoyado en Inteligencia Artificial para el mejoramiento de la atención de estudiantes y aspirantes de la UNAD CCAV Pasto mediante la implementación de un Asistente virtual tipo Chatbot

La migración de los procesos empresariales en la era de la transformación digital hace necesario la implementación de las tecnologías emergentes basadas en la Inteligencia Artificial IA. Una de las áreas de aplicación de la IA es la de desarrollo de asistentes virtuales para brindar información de manera rápida y oportuna 24/7 para los clientes o usuarios que lo requieran. La UNAD está orientando sus esfuerzos para implementar tecnologías de información y comunicación para brindar un buen servicio a los aspirantes y estudiantes de primera matrícula respecto a la información que requieren, pero son insuficientes y tienen restricción de horarios. Actualmente se han dispuesto líneas telefónicas de atención, personal de consejería y registro y control, un chat para brindar información a las preguntas de estudiantes de primera matrícula respecto a los servicios y procesos de inscripciones y matrícula. Aquí surge el proyecto de crear un nuevo canal de comunicación basado en un asistente virtual como una alternativa viable para atender a los requerimientos de información que usualmente solicita el estudiante, teniendo en cuenta la IA, se ha implementado una base de conocimientos teniendo en cuenta las preguntas frecuentes FAQ, y se ha utilizado la tecnología de Google Cloud para su implementación, lo novedoso es que funciona con la tecnología de reconocimiento de voz. Se decidió utilizar un asistente virtual, ya que es un canal en el cual el usuario puede realizar una consulta en modo de conversación haciendo de éste un canal muy amigable. Por tanto, el objetivo de proyecto es implementar un canal de comunicación para el mejoramiento de la atención de aspirantes y estudiantes de la UNAD CCAV Pasto que requieran información sobre situaciones académicas y administrativas de la Universidad usando un asistente virtual. Para el desarrollo del software se hace uso de la metodología XP, además los resultados de las pruebas y la evaluación demuestran que asistente virtual “UNADbot” ofrece numerosos beneficios a la UNAD para el servicio de atención, pero destacamos el refuerzo que representa para la atención del estudiante y aspirante, en términos de reducción de costes, respuesta rápida y asistencia 24/7. Se pretende que esta tecnología genere un ambiente de confianza entre la UNAD y sus potenciales estudiantes.The migration of business processes in the era of digital transformation requires the implementation of emerging technologies based on Artificial Intelligence AI. One of the areas of application of AI is the development of virtual assistants to provide information quickly and timely 24/7 for customers or users who require it. UNAD is directing its efforts to implement information and communication technologies to provide good service to applicants and first-time students regarding the information they require, but they are insufficient and have time restrictions. Currently, there are telephone hotlines, counseling and registration and control personnel, and a chat room to provide information to first-time students regarding enrollment and registration services and processes. Here arises the project of creating a new communication channel based on a virtual assistant as a viable alternative to meet the information requirements usually requested by the student, taking into account the AI, a knowledge base has been implemented taking into account the FAQ, and Google Cloud technology has been used for its implementation, the novelty is that it works with voice recognition technology. It was decided to use a virtual assistant, since it is a channel in which the user can make a query in conversation mode making it a very friendly channel. Therefore, the objective of the project is to implement a communication channel to improve the attention of applicants and students of the UNAD CCAV Pasto who require information about academic and administrative situations of the University using a virtual assistant. For the development of the software, use is made of the XP methodology, and the results of the tests and the evaluation show that the virtual assistant "UNADbot" offers numerous benefits to UNAD for the customer service, but we highlight the reinforcement it represents for the attention of the student and applicant, in terms of cost reduction, quick response and 24/7 assistance. This technology is intended to generate an environment of trust between UNAD and its potential students

Chatbot como herramienta de soporte para consultas de usuarios Choucair

RESUMEN: El acceso a la información y la consulta adecuada de los servicios y productos ofrecidos por una empresa es un pilar fundamental en la enseñanza de la filosofía corporativa y capacitación continua de sus empleados. Sin embargo, no siempre es fácil centralizar la información y acceder a ella de forma ágil. Durante esta investigación se logró desarrollar un chatbot para apoyar los procesos de consulta de información para empleados y colaboradores de la compañía Choucair Testing S. A. Para desarrollar este sistema, se utilizó la plataforma DialogFlow como capa de inteligencia artificial que ayuda en el entendimiento del lenguaje natural, además se utilizó Node.js como framework de desarrollo para consultar la información vía Apis y en formato JSON. Finalmente, la interfaz conversacional del chatbot se integró a través del canal DialogFlow Messenger que facilita su visibilidad desde un sitio web corporativo

Prototipo de chatbot basado en inteligencia artificial para automatizar la gestión de requerimientos municipales de trámites ciudadanos del GAD San Miguel de Ibarra

Implementar un prototipo de chatbot en la aplicación de mensajería WhatsApp para automatizar el intercambio de información, en las consultas de requisitos de trámites ciudadanos en el GAD municipal de Ibarra, aplicando una herramienta de inteligencia artificial.El presente documento detalla el proceso de desarrollo de un prototipo de chatbot basado en inteligencia artificial para automatizar la gestión de requerimientos municipales en trámites ciudadanos en el GAD Municipal de Ibarra. El trabajo se divide en tres capítulos, comenzando con una introducción donde se exponen los antecedentes, planteamiento del problema, objetivos generales y específicos, alcance y justificación. En el primer capítulo, se desarrolla una base teórica sobre soluciones para la implementación de un chatbot en servicios municipales, con el objetivo de proporcionar un marco de referencia para el diseño y evaluación del chatbot. El segundo capítulo describe el proceso de construcción del chatbot propuesto para el GAD Municipal de Ibarra, que busca automatizar el intercambio de información y atención al ciudadano utilizando el chatbot por WhatsApp. Para ello, se utilizó la metodología en cascada y se empleó la herramienta Dialogflow de Google para el procesamiento del lenguaje natural. En el tercer capítulo, se detalla el análisis de resultados y se utiliza el modelo de éxito de Delone y McLean para evaluar el impacto del chatbot en la gestión de requerimientos municipales y en la satisfacción del usuario, y también se presenta el análisis de favorabilidad y desfavorabilidad. Es importante mencionar que la dimensión de intención de uso obtuvo un 73,32% de favorabilidad, lo que hace entender que los ciudadanos posiblemente utilizarán el chatbot en consultas futuras.Ingenierí

Migración de infraestructura del chatbot para mitigar el riesgo de seguridad y obsolescencia en una entidad financiera en el 2021

Describe el desarrollo del proyecto de migración de infraestructura del chatbot, con el objetivo de mitigar los riesgos asociados de tener una infraestructura compartida y arquitectura obsoleta en una entidad financiera en el 2021. Desarrolla el despliego del nuevo módulo de COVID-19 debido a la coyuntura de la pandemia. La ejecución del proyecto se llevó a cabo según la metodología indicada por la entidad financiera del Perú, de esta forma no hubo contratiempo en el desarrollo, pruebas y pase a producción. La aplicación cumple con todos los lineamientos de seguridad indicados por la entidad financiera, por lo que en la etapa de certificación se realiza el ethical hacking a la aplicación

Agentes virtuales con capacidades cognitivas utilizando IBM Watson

Resumen (castellano) En la actualidad, los avances en la tecnología informática y la creciente globalización por medio de Internet y las redes sociales han obligado a que los comercios tradicionales luchen por digitalizarse, a la par que los comercios online traten de ser cada vez más personales y cercanos a los clientes. En esto consiste el comercio electrónico conversacional, una evolución del ecosistema del comercio electrónico. Hoy en día, los chats automáticos con mensajes estándar no cumplen con los requisitos de unos clientes cada vez más exigentes con sus necesidades a la hora de solicitar alguna clase de servicio (recomendación de productos, atención personalizada y en tiempo real, etc.), y la atención humano-a-humano presenta limitaciones económicas y temporales poco rentables para un negocio. Es aquí donde interviene la principal herramienta que hace posible el comercio electrónico conversacional: los agentes virtuales con capacidades cognitivas. Este Trabajo de Fin de Grado tiene como objetivo principal el diseño y desarrollo de un sistema conversacional, Watson AV, capaz de analizar e interpretar diversos tipos de datos, incluyendo texto no estructurado y audio para interactuar con una persona y proporcionar recomendaciones individualizadas mediante la comprensión de su personalidad, su tono y emoción. El entorno de desarrollo de esta aplicación se basa en los servicios de Watson Developer Cloud alojados en la plataforma IBM Bluemix y ofrecidos a través de una API Rest. La tecnología utilizada incluye, inicialmente, IBM Watson Conversation y los servicios de Speech to Text y Text to Speech. Watson Conversation incluye su propio entorno de desarrollo a través del cual se construye la conversación indicando las intenciones (acciones) a identificar en el diálogo y las principales entidades (objetos o valores) con las que eliminar la ambigüedad en la conversación. Todos estos servicios se integran a través de Node-Red, un entorno de diseño gráfico de flujos de integración basado en node.js que permite desplegar a la aplicación en un servidor web y mantenerla accesible a través de un navegador. Aunque el asistente virtual Watson AV construido en este proyecto está enfocado a un área específica (panel de control de un automóvil), se puede ver como una base adaptativa para la construcción de agentes virtuales dedicados a diversas áreas de la sociedad.Nowadays, progress in information technology and the worldwide growth through Internet and social networks have forced traditional businesses to struggle to digitize, while online shops try to be more personal and close to the clients. This is the conversational electronic commerce, an evolution of the e-commerce ecosystem. Today, automatic chats with standard messages do not get the requirements of increasingly demanding customers with their needs when they request some kind of service (product recommendation, personalized and real-time attention, etc.), and human-to-human care has economic limits that are unprofitable for a business. Here the main tool that makes conversational electronic commerce possible intervenes: virtual agents with cognitive abilities. This bachelor thesis has as main objective the design and development of a conversational system, Watson AV, able to analyse and interpret diverse types of data, including unstructured text and audio to interact with people and to provide individualized recommendations through the understanding of their personality, tone and emotion. The development environment for this application is based on Watson Developer Cloud services hosted on the IBM Bluemix platform and offered through a Rest API. The technology used initially includes IBM Watson Conversation and the services of Speech to Text and Text to Speech. Watson Conversation includes its own development environment through which the conversation is built by indicating the intentions (actions) to be identified in the dialogue and the main entities (objects or values) with which the ambiguity in the conversation can be eliminated. These services are integrated through Node-Red, a node.js-based integration flow graphic design environment that allows you to deploy the application into a web server and keep it accessible through a browser. Although the virtual assistant Watson AV built on this project is focused on a specific area (control panel of a car), it can be seen as an adaptive base for the construction of virtual agents dedicated to various areas of society

Diseño de una arquitectura conversacional por texto que consuma servicios cognitivos de NLP y Machine Learning para la interacción con Chatbots mediante el uso de lenguaje natural

Este recurso cuenta con la contextualización del problema investigativo y su desarrollo, presentando un informe completo y detallado de la implementación, maquetación y analisis de los resultados propuestos por los autores.Este proyecto presenta el estado del arte del desarrollo de interfaces conversacionales y el diseño de arquitecturas de software, con el objetivo de lograr un impacto positivo en el desarrollo de chatbots comerciales. El resultado obtenido presenta una arquitectura que hace uso del procesamiento de lenguaje natural y serverless cómo una solución arquitectónica ideal y sostenible que satisface atributos de calidad claves, como la extensibilidad, escalabilidad y mantenibilidad, siguiendo las mejores prácticas y patrónes de diseño que permitan implementar un agente conversacional con capacidades para mantener una conversación basada en contexto e intencionalidad del mensaje recibido.This project presents the state of the art in the development of conversational interfaces and the design of software architectures, with the aim of achieving a positive impact on the development of commercial chatbots. The result obtained presents an architecture that makes use of natural language processing and serverless as an ideal and sustainable architectural solution that satisfies key quality attributes, such as extensibility, scalability and maintainability, following the best practices and design patterns that allow the implementation of a conversational agent with abilities to maintain a conversation based on the context and intent of the message received.MaestríaMagíster en Ingeniería de Sistemas y ComputaciónTABLA DE CONTENIDO 1. CAPÍTULO I: GENERALIDADES 9 1.1. Título 9 1.2. Definición del problema 10 Descripción del problema 10 Formulación del problema 11 1.3. Objetivo de la investigación 12 Objetivo general 12 Objetivos específicos 12 1.4. Justificación de la investigación 13 2. CAPÍTULO II: MARCO REFERENCIAL 14 2.1. Marco Conceptual 14 2.2. Marco de antecedentes 19 Historia del NLP 19 Inicios del NLP 19 Historia y evolución de los chatbots 24 2.3. Marco de teórico 27 Tendencias, casos de uso clave y necesidades de los chatbots 27 Expectativas o necesidades de los consumidores 27 Expectativas o necesidades de los desarrolladores 29 Arquitectura de un chatbot 29 Limitaciones y retos en los chatbots 30 Falta de información para entrenamiento 31 Poca capacidad de interpretación conversacional 31 Soporte multilenguaje y/o multiplataforma 32 Regulación en el manejo de la información 32 Introducción a las Arquitecturas Serverless 33 3. CAPÍTULO III: ESTADO DEL ARTE 42 3.1. Arquitecturas de Software 42 Diseño y elementos de la Arquitectura de software 42 Etapas del desarrollo de una arquitectura de software 45 4 Architecture Description Language (ADL) 56 Métodos para el análisis y elaboración de arquitecturas 59 Métodos de evaluación de arquitecturas de software 67 Metodología SEI (software Engineering Institute) para la creación de arquitecturas de software 69 Metodología SEI para equipos pequeños de desarrollo 72 Metodología SEI-A, adaptación del SEI 73 3.2. NLP y NLU en el desarrollo de chatbots 76 ¿Qué es el NLP? 76 Objetivos del NLP 77 Natural Language Understanding (NLU) 78 Técnicas usadas en el NLP 78 Arquitecturas basadas en NLP 84 Frameworks y plataformas NLP como servicio para el desarrollo de chatbots 89 4. CAPÍTULO V: DESARROLLO METODOLÓGICO FASE 1 - ANÁLISIS (QAW-A) 98 4.1. Presentación de “LaraBot” cómo caso del estudio 98 4.2. Objetivos de negocio 99 4.3. Descripción del sistema 101 Presentación de componentes del sistema 101 4.4. Usuarios del sistema 104 Usuario Chat 104 Usuario Web 104 Usuario Desarrollador o Administrador 105 4.5. Requisitos específicos del sistema 105 Requisitos Funcionales 105 Requisitos no Funcionales o Atributos de Calidad 113 Restricciones de diseño 120 4.6. Aplicando QAW-A 122 Involucrados en QAW-A 122 Despliegue del método QAW-A 123 Resultados de QAW-A 144 5 5. CAPÍTULO VI: DESARROLLO METODOLÓGICO FASE 2 - DISEÑO (ADD-A) 145 5.1. Involucrados en ADD-A 145 5.2. Despliegue del método ADD-A 145 ITERACIÓN #1 146 ITERACIÓN #2: #ChatPlatform 152 ITERACIÓN #3: #WebApp 159 ITERACIÓN #4: #InputGateway 165 ITERACIÓN #5: #IntentDetector 171 ITERACIÓN #6: #BotEngine 177 ITERACIÓN #7: #OutputInterface 182 ITERACIÓN #8 - Final 186 5.3. Resultados de ADD-A 201 6. CAPÍTULO VII: DESARROLLO METODOLÓGICO FASE 3 - EVALUACIÓN (ATAM-A) 202 6.1. Involucrados en ATAM-A 202 6.2. Despliegue del método ATAM-A 202 7. CAPÍTULO VIII: DESARROLLO METODOLÓGICO FASE 4 - DOCUMENTACIÓN (VAB-A) 233 7.1. Involucrados en VaB-A 233 7.2. Despliegue del método VaB-A 233 8. CAPÍTULO IX: IMPLEMENTACIÓN DE PROTOTIPO (VAB-A) 234 8.1. Tecnologías de desarrollo 234 8.2. Arquitectura de chatbot basada en componentes de tecnología específica 235 9. CAPÍTULO X: CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO 237 9.1. Conclusiones 237 9.2. Trabajos futuros 241 10. CAPÍTULO XI: REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 24