Aprendizaje INCLUSIVO centrado en las necesidades de las personas. Avances en estándares, plataformas y desarrollo de servicios de aprendizaje personalizados

[Resumen] La mayoría de los informes e iniciativas que promueven el afrontar los retos del aprendizaje centrado en el estudiante insisten en desarrollar escenarios y sistemas educativos con capacidad de adaptación. Sin embargo, dichos desarrollos todavía no cubren las cuestiones más básicas de atención de las necesidades derivadas de la diversidad funcional de los estudiantes. Después de repasar los objetivos destacados por numerosos informes y normativas, en este trabajo presentamos cuestiones tecnológicas relacionadas con los estándares necesarios, la situación de los sistemas de gestión del aprendizaje y el soporte dinámico basado en técnicas de modelado del usuario que afectan al desarrollo de los escenarios requeridos para abordar la autonomía personal en educación. En concreto, se introducen aspectos relacionados de los desarrollos del grupo de investigación aDeNu de la UNED

Combinación de técnicas para solución de problemas

Muchas veces, en Inteligencia Artificial (IA) se utilizan métodos aislados de inferencia y/o representación para abordar la solución de casos prácticos. No obstante, para solucionar problemas de cierta entidad en dominios concretos es necesario combinar distintos mecanismos (p.ej., búsqueda, marcos, lógica y aprendizaje). Con este fin, se muestra el uso de una versión reducida de la arquitectura THEO [7], empleada en la construcción de sistemas aprendices reales [3]. Este modelo, directamente implementado en Lisp, puede servir para integrar los contenidos de asignaturas de programación, de aprendizaje y de fundamentos en IA

The Full Life Cycle of Adaptation in aLFanet eLearning Environment

Adaptation in the context of eLearning is about creating a learner experience that purposely adjusts to various conditions (e.g. personal characteristics, pedagogical knowledge, the learner interactions, the outcome of the actual learning processes) over a period of time with the intention of increasing pre-defined success criteria (e.g. effectiveness of e-learning: score, time, economical costs, user satisfaction). This short paper describes a full life cycle for adaptation developed in the Alfanet syste

Personalización de las prácticas de aprendizaje a través de un sistema interactivo en Internet

Para aprovechar la importancia creciente del uso de Internet en la enseñanza a distancia se plantea el desarrollo de un sistema interactivo personalizado para este medio. En este artículo se detallan los fundamentos y la experimentación realizada con el mismo sobre las prácticas de las asignaturas de aprendizaje de la Escuela Universitaria de Informática de la UNED

Enseñanza a Distancia de Inteligencia Artificial

Teniendo en cuenta las consideraciones propias de todo modelo de enseñanza-aprendizaje, las estrategias que pueden resultar más adecuadas en un marco de enseñanza a distancia, así como las peculiaridades que caracterizan una asignatura como Introducción a la Inteligencia Artificial, analizamos las cuestiones metodológicas en las que se apoya su docencia en la UNED

Research on standards supporting A2UN@: Adaptation and Accessibility for ALL in Higher Education

Currently there are many standards that impinge on accessibility issues regarding users’ models, learning scenarios, interaction preferences, devices capabilities, metadata for specifying the delivery of any resource to meet users’ needs, and software accessibility and usability. Each standard represents a different viewpoint with its own sets of goals and scope and it is difficult to understand the existing relationships between them. This paper gives an overview on the existing standards addressing accessibility, usability and adaptation issues in e-learning, and discusses their application to cope with the objectives of the A2UN@ project, which focuses on attending the accessibility and adaptation needs for ALL in Higher Education

An Intra-Subject Approach Based on the Application of HMM to Predict Concentration in Educational Contexts from Nonintrusive Physiological Signals in Real-World Situations

Previous research has proven the strong influence of emotions on student engagement and motivation. Therefore, emotion recognition is becoming very relevant in educational scenarios, but there is no standard method for predicting students’ affects. However, physiological signals have been widely used in educational contexts. Some physiological signals have shown a high accuracy in detecting emotions because they reflect spontaneous affect-related information, which is fresh and does not require additional control or interpretation. Most proposed works use measuring equipment for which applicability in real-world scenarios is limited because of its high cost and intrusiveness. To tackle this problem, in this work, we analyse the feasibility of developing low-cost and nonintrusive devices to obtain a high detection accuracy from easy-to-capture signals. By using both inter-subject and intra-subject models, we present an experimental study that aims to explore the potential application of Hidden Markov Models (HMM) to predict the concentration state from 4 commonly used physiological signals, namely heart rate, breath rate, skin conductance and skin temperature. We also study the effect of combining these four signals and analyse their potential use in an educational context in terms of intrusiveness, cost and accuracy. The results show that a high accuracy can be achieved with three of the signals when using HMM-based intra-subject models. However, inter-subject models, which are meant to obtain subject-independent approaches for affect detection, fail at the same task.This research was partly supported by Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities through projects PGC2018-096463-B-I00 and PGC2018-102279-B-I00 (MCIU/AEI/FEDER, UE)

A General Tracking and Auditing Architecture for the OpenACS framework

The paper describes the Tracking and Auditing Engines (TAE) in process of development for the OpenACS framework through the implementation of a tracking subsystem and an auditing API built upon it. The main theoretical considerations that must fulfill such system are discussed in the paper, specially the differences between the responsibilities and functions for the tracking and auditing processes. The data required and where to get it from the framework, the architecture designed, and the technology to be used in the implementation are also presented. As a practical use of the TAE, the paper presents on-going authors’ research that is based on analyzing dotLRN users’ interactions. These research works will benefit from the audit trails provided by the TAE

Adaptación y accesibilidad de las tecnologías para el aprendizaje

Monográfico de la RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia 13.

Aplicación de métodos de diseño centrado en el usuario y minería de datos para definir recomendaciones que promuevan el uso del foro en una experiencia virtual de aprendizaje

The use of recommendation systems in learning virtual environments is increasingly becoming a feasible approach for providing the adaptive support required to attend students’ learning needs. With the interaction data obtained from these virtual environments it is possible to find indicators where data mining and machine learning techniques can be applied to identify relevant information that allows for the definition of recommendations. In this research we have applied unsupervised learning techniques to identify common interaction patterns with available forums in a course on the OpenACS/dotLRN platform. This will allow recommendations to be defined that help improve the students’ learning experience.La adopción de sistemas recomendadores en ambientes virtuales de aprendizaje se está convirtiendo en una alternativa; para lograr la adaptación automática requerida, para atender las necesidades de aprendizaje de los estudiantes. Con los datos de interacción, que proveen estos ambientes es posible encontrar indicadores que con la aplicación de técnicas de minería de datos y aprendizaje automático se pueda identificar información relevante, para la definición de recomendaciones. En esta investigación, hemos aplicado técnicas de aprendizaje no supervisado, para la identificación de patrones comunes de interacción con los foros disponibles en un curso de la plataforma OpenACS/dotLRN. Esto facilitará la definición de recomendaciones que ayuden a mejorar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes