Metamodel for personalized adaptation of pedagogical strategies using metacognition in Intelligent Tutoring Systems

The modeling process of metacognitive functions in Intelligent Tutoring Systems (ITS) is a difficult and time-consuming task. In particular when the integration of several metacognitive components, such as self-regulation and metamemory is needed. Metacognition has been used in Artificial Intelligence (AI) to improve the performance of complex systems such as ITS. However the design ITS with metacognitive capabilities is a complex task due to the number and complexity of processes involved. The modeling process of ITS is in itself a difficult task and often requires experienced designers and programmers, even when using authoring tools. In particular the design of the pedagogical strategies for an ITS is complex and requires the interaction of a number of variables that define it as a dynamic process. This doctoral thesis presents a metamodel for the personalized adaptation of pedagogical strategies integrating metamemory and self-regulation in ITS. The metamodel called MPPSM (Metamodel of Personalized adaptation of Pedagogical Strategies using Metacognition in intelligent tutoring systems) was synthetized from the analysis of 40 metacognitive models and 45 ITS models that exist in the literature. MPPSMhas a conceptual architecture with four levels of modeling according to the standard Meta- Object Facility (MOF) of Model-Driven Architecture (MDA) methodology. MPPSM enables designers to have modeling tools in early stage of software development process to produce more robust ITS that are able to self-regulate their own reasoning and learning processes. In this sense, a concrete syntax composed of a graphic notation called M++ was defined in order to make the MPPSM metamodel more usable. M++ is a Domain-Specific Visual Language (DSVL) for modeling metacognition in ITS. M++ has approximately 20 tools for modeling metacognitive systems with introspective monitoring and meta-level control. MPPSM allows the generation of metacognitive models using M++ in a visual editor named MetaThink. In MPPSM-based models metacognitive components required for monitoring and executive control of the reasoning processes take place in each module of an ITS can be specified. MPPSM-based models represent the cycle of reasoning of an ITS about: (i) failures generated in its own reasoning tasks (e.g. self-regulation); and (ii) anomalies in events that occur in its Long-Term Memory (LTM) (e.g. metamemory). A prototype of ITS called FUNPRO was developed for the validation of the performance of metacognitive mechanism of MPPSM in the process of the personalization of pedagogical strategies regarding to the preferences and profiles of real students. FUNPRO uses self-regulation to monitor and control the processes of reasoning at object-level and metamemory for the adaptation to changes in the constraints of information retrieval tasks from LTM. The major contributions of this work are: (i) the MOF-based metamodel for the personalization of pedagogical strategies using computational metacognition in ITS; (ii) the M++ DSVL for modeling metacognition in ITS; and (iii) the ITS prototype called FUNPRO (FUNdamentos de PROgramación) that aims to provide personalized instruction in the subject of Introduction to Programming. The results given in the experimental tests demonstrate: (i) metacognitive models generated are consistent with the MPPSM metamodel; (ii) positive perceptions of users with respect to the proposed DSVL and it provide preliminary information concerning the quality of the concrete syntax of M++; (iii) in FUNPRO, multi-level pedagogical model enhanced with metacognition allows the dynamic adaptation of the pedagogical strategy according to the profile of each student.Doctorad

Analysis of models and metacognitive architectures in intelligent systems

Recently Intelligent Systems (IS) have highly increased the autonomy of their decisions, this has been achieved by improving metacognitive skills. The term metacognition in Artifi cial Intelligence (AI) refers to the capability of IS to monitor and control their own learning processes. This paper describes different models used to address the implementation of metacognition in IS. Then, we present a comparative analysis among the different models of metacognition. As well as, a discussion about the following categories of analysis: types of metacognition architectural support of metacognition components, architectural cores and computational implementations

Diseño de un sistema de recomendación en repositorios de objetos de aprendizaje basado en la percepción del usuario: Caso Rodas

This paper describes a Learning Objects (LO) Recommendation System (RS) for repositories. The system is based on collaborative filtering using an adaptation of k-neighboring algorithm which is supported on user´s perception about usability and usefulness rather than downloading LO from repository. It also shows how the k-neighboring algorithm is adapted to user´s perception by implementing a voting system of LO. Finally, the RS validation using RODAS repository is given describing some pieces of algorithm and the computational model.Este trabajo presenta un sistema de recomendación (SR), de objetos de aprendizaje (OA), en repositorios. Es un sistema que se basa en el filtrado colaborativo que utiliza una adaptación del algoritmo k-vecinos y con fundamento en la percepción de usabilidad y utilidad que el usuario tiene acerca de los OA que descarga del repositorio. Tambien muestra la forma como el algoritmo k-vecinos se adaptó al concepto de percepción con la implementación de un sistema de votación de los OA por parte de los usuarios. Al final se muestra la validación del SR, utilizando el repositorio RODAS, con apartes del algoritmo y el modelado computacional

Diseño de software educativo basado en competencias

This article describes a designed model for an educative software based on competences, which presents a vision of developing these applications by combining teaching, learning, pedagogic, didactic and multimedia and software engineering components. The suggested model consists of five phases that describes step by step the process to be taken into account for the creation of an educative software. The initial phase, is the description of an educative design, which analyzes the educational needs, here are presented the learning objectives and outlines the competences that seek to develop the application. The design of these sub-phases are the following: content design, pedagogic design and learning design. The competences are the key point that involve the development of this model, which are essential for carrying out the steps to follow up the computational design and multimedia design, these are essential for the analysis and modeling software, and for the system man-machine communication. In the production stage the produced components are assembled or collected, according to the case. The last stage of the model is the implementation stage, where testings are done too rigorously assessing the performance of the software, in the contexts for which it was designed.El presente artículo describe un modelo de diseño de software educativo basado en competencias, el cual presenta una visión integral del desarrollo de estas aplicaciones mediante la combinación de componentes pedagógicos, didácticos, multimediales y de ingeniería de software. El modelo sugerido se compone de cinco fases que detallan paso a paso los aspectos que se deben tener en cuenta para la creación de software educativo. La fase inicial constituye la descripción del diseño educativo, en la cual se analiza la necesidad educativa, se plantean los objetivos de aprendizaje y se describen las competencias que se pretenden desarrollar con la aplicación; del diseño de éstas resultan las siguientes subfases: diseño de contenidos, diseño pedagógico y diseño de aprendizaje. Las competencias son el aspecto fundamental que abarca el desarrollo de este modelo, las cuales son primordiales para la realización de las fases a seguir conformadas por el diseño computacional y el diseño multimedial, estas se encargan del análisis y modelado del software, y del sistema de comunicación hombre-máquina. En la fase de producción se ensamblan los componentes elaborados o recolectados, según el caso. La última fase es la de aplicación, donde se hacen las pruebas de rigor para evaluar el desempeño del software en los contextos para los que fue desarrollado

Sinopsis del estudio de software para la enseñanza de la programación

La programación de computadores es una metodología de resolución de problemas que a menudo causa un conflicto en el estudiante para encontrar la solución adecuada a dicho problema. En este artículo, se presentará un estudio general acerca de la utilización de software para la enseñanza de la programación y su respectiva aplicación en el campo educativo, se llevó a cabo una revisión bibliográfica sobre software que permiten la enseñanza de la programación y su aplicación en el campo de la educación.Se encontró como software más representativos SAUCE, Code.org, Scratch, Alice, LOGO y RITA, teniendo a C++ como lenguaje de programación que más se enseña y el grado con mayor aplicación de los mismos a nivel internacional es en educación superio

Analysis of models and metacognitive architectures in intelligent systems

Recently Intelligent Systems (IS) have highly increased the autonomy of their decisions, this has been achieved by improving metacognitive skills. The term metacognition in Artificial Intelligence (AI) refers to the capability of IS to monitor and control their own learning processes. This paper describes different models used to address the implementation of metacognition in IS. Then, we present a comparative analysis among the different models of metacognition. As well as, a discussion about the following categories of analysis: types of metacognition architectural support of metacognition components, architectural cores and computational implementationsLos Sistemas Inteligentes (SI) han aumentado en gran medida la autonomía en la toma de decisiones, lo que se han logrado gracias a la mejora de las habilidades metacognitivas. El término metacognición en Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la capacidad que tienen los SI para el seguimiento y control de su propio proceso de aprendizaje. Este artículo describe diferentes modelos utilizados para abordar la aplicación de la metacognición en los SI. Luego presenta un análisis comparativo entre los diferentes modelos de metacognición. Así como, una discusión sobre las siguientes categorías de análisis: tipos de arquitecturas de metacognición que soportan los componentes de la metacognición, núcleos de las arquitecturas e implementaciones computacionale

Exploración de la narrativa audiovisual para el diseño y producción de hipervideos educativos

This article describes the model to design and production of educational hypervideos developed and used by EDUPMEDIA and Área de Broca research groups. Part of valuable original sources such as the characterization of initiatives and forms of communication school developed all by the authors in 2010 and 2011 in 13 Secretaries of education in the country who participated in the process of teacher training, in agreement with the Ministry of national education and the University of Cordoba (UMAR 2011). Designed the basic protocol of production, but with pedagogical specifications to consider it an act of learning. Subsequently occurred hypervideo from the Protocol, which were validated through the assessment of experts and users. This model begins by describing the theoretical foundations related to educational hypervideos, then describes each of the phases in the proposed model, which are: Educational Analysis, Computational Design, Preproduction, Production, Post-production, ending with the Implementation and validation phase. Then, we show a comparison of hypermedia, hypertext, learning objects and hypervideos contrasting technical and educational aspects. The article concludes a description of the products obtained in the implementation and validation of the model.El presente artículo describe el modelo de diseño y producción de hipervídeos educativos desarrollado y utilizado por los grupos de investigación Edupmedia y Área de Broca: Medios, lenguaje y sociedad. Investigación de corte descriptivo con enfoque cualitativo, sobre el uso actual de los medios y los imaginarios frente al reto que actualmente ostentan los educadores al relacionar las TIC con sus procesos de enseñanza. Parte de valiosas fuentes originales como la caracterización de iniciativas y formas de comunicación escolar desarrolladas todas, por los autores en 2010 y 2011 en 13 Secretarías de Educación del país que participaron en un proceso de formación de docentes, en convenio con el Ministerio de Educación nacional y la Universidad de Córdoba (UMAR 2011). Se diseñó el protocolo básico de producción, pero con especificaciones pedagógicas al considerarlo un acto de aprendizaje. Posteriormente se produjeron hipervídeos a partir del protocolo, los cuales se validaron a través de la evaluación de expertos y usuarios Se aborda los fundamentos teóricos relacionados con los hipervídeos educativos, luego se describen cada una de las fases que componen el modelo propuesto, las cuales son: Análisis educativo, Diseño computacional, Preproducción, Producción, Post-producción, terminando con la Aplicación y validación. Posteriormente se hace una comparación entre hipermedia, hipertexto, objetos de aprendizaje y los hipervídeos, contrastando aspectos técnicos y educativos. Se finaliza entregando una descripción de los productos obtenidos en la aplicación y validación del modelo

Descripción Modesec Tool

Este artículo tiene como finalidad la descripción de MODESEC TOOL (prototipo generador de informes), creada con el principal objetivo de dinamizar el proceso de diligenciamiento de formatos que requiere la metodología basada en competencias MODESEC al momento de seguirla. La metodología que se trabajó en esta investigación fue de tipo aplicada con un enfoque descriptivo. Es decir, que desde una perspectiva descriptiva se especificó la apreciación de una población, en este caso de los estudiantes de Diseño de Software Educativo que cursan 8º Semestre de la Licenciatura en Informática y Medios Audiovisuales de la Universidad de Córdoba, respecto a la usabilidad de la herramienta. Después de aplicar una prueba piloto con los estudiantes, se encontró que MODESEC TOOL ayuda a automatizar la creación de documentos y dinamizar el proceso de seguimiento de la metodología MODESEC

Planificación instruccional

Este articulo tuvo como objetivo determinar la capacidad de un módulo de planificación para crear planes instruccionales basados en el estado cognitivo de los aprendices, con la misma calidad que lo haría un tutor o maestro humano, para ello se utilizó una metodología de tipo aplicada ya que constituye según Prato “el acto de estudiar problemas concretos, en circunstancias concretas para su posterior aplicación práctica” (Prato, 2007), con un enfoque descriptivo, ya que según (Prato, 2007) este tipo de investigación mide y evalúa diversos aspectos dimensiones o componentes del fenómeno a estudiar. Como resultado del proceso investigativo se determinó que el módulo de Planificación Instruccional es capaz de diseñar planes personalizados en función del estilo de aprendizaje de los estudiantes tal como lo haría un tutor humano y su vez el planificador instruccional es una herramienta, que puede enriquecer el proceso de formación docente en la licenciatura y podría llegar a evitar la deserción de algunos estudiantes por miedo al área de programación y con base en ello se concluyó que el módulo de Planificación Instruccional es capaz de diseñar planes personalizados en función del estilo de aprendizaje de los estudiantes tal como lo haría un tutor humano

Diseño de un sistema de recomendación en repositorios de objetos de aprendizaje basado en la percepción del usuario: Caso Rodas

This paper describes a Learning Objects (LO) Recommendation System (RS) for repositories. The system is based on collaborative filtering using an adaptation of k-neighboring algorithm which is supported on user´s perception about usability and usefulness rather than downloading LO from repository. It also shows how the k-neighboring algorithm is adapted to user´s perception by implementing a voting system of LO. Finally, the RS validation using RODAS repository is given describing some pieces of algorithm and the computational model.Este trabajo presenta un sistema de recomendación (SR), de objetos de aprendizaje (OA), en repositorios. Es un sistema que se basa en el filtrado colaborativo que utiliza una adaptación del algoritmo k-vecinos y con fundamento en la percepción de usabilidad y utilidad que el usuario tiene acerca de los OA que descarga del repositorio. Tambien muestra la forma como el algoritmo k-vecinos se adaptó al concepto de percepción con la implementación de un sistema de votación de los OA por parte de los usuarios. Al final se muestra la validación del SR, utilizando el repositorio RODAS, con apartes del algoritmo y el modelado computacional