Evaluación de estrategias de razonamiento para sistemas basados en reglas

La enseñanza de sistemas basados en el conocimiento es aconsejable acompañarla de prácticas en la que los estudiantes implementen algún sistema basado en reglas (rule based systems, RBS). En este artículo proponemos el uso de juegos de tablero como un escenario de aplicación pequeño pero realista y motivante para el alumno. En particular, describimos los ejercicios que hemos pedido a nuestros estudiantes y el software que hemos desarrollado para facilitar su desarrollo.Financiado por el Ministerio de Educación y Ciencia (TIN2005-09382-C02-01)

Make it personal: a social explanation system applied to group recommendations

Recommender systems help users to identify which items from a variety of choices best match their needs and preferences. In this context, explanations act as complementary information that can help users to better comprehend the system’s output and to encourage goals such as trust, confidence in decision-making or utility. In this paper we propose a Personalized Social Individual Explanation approach (PSIE). Unlike other expert systems the PSIE proposal novelly includes explanations about the system’s group recommendation and explanations about the group’s social reality with the goal of inducing a positive reaction that leads to a better perception of the received group recommendations. Among other challenges, we uncover a special need to focus on “tactful” explanations when addressing users’ personal relationships within a group and to focus on personalized reassuring explanations that encourage users to accept the presented recommendations. Besides, the resulting intelligent system significatively increases users’ intent (likelihood) to follow the recommendations, users’ satisfaction and the system’s efficiency and trustworthiness

¿Cómo enseñar la Web Semántica?

Los objetivos, tecnologías y problemas relacionados con la Web Semántica están claramente establecidos a nivel de investigación. Sin embargo, la gran envergadura del proyecto hace difícil su divulgación a nivel docente. Los profesores universitarios encuentran muchas dificultades a la hora de explicar las materias relacionadas con la Web Semántica. Existe un acuerdo en que la enseñanza de estos contenidos debe tener una fuerte componente práctica y de experimentación. Sin embargo, aunque cada tema puede ser explicado de forma independiente, existe una dificultad inherente a la elaboración de trabajos autocontenidos, pero relacionados entre sí, con los que poner en práctica todos los conceptos y comprender sus dificultades y dependencias. En este artículo se presenta la experiencia con una práctica en el dominio del marcado y recuperación de imágenes.Este trabajo ha sido parcialmente financiado por la Dirección General de Universidades e Investigación de la Consejería de Educación de la Comunidad de Madrid y por la Universidad Complutense de Madrid (Grupo de investigación consolidado 910494), y por el Ministerio de Ciencia y Tecnología (TIN2006-15140-C03-02 y TIN2006-15202-C03-03)

Uso de competiciones y sistemas de clasificación como metodología de evaluación de una asignatura

En este artículo describimos nuestra experiencia en el uso de una metodología de enseñanza activa y participativa orientada al aprendizaje de técnicas de Inteligencia Artificial entre los estudiantes de Informática. En concreto describimos una aproximación basada en competiciones para evaluar las prácticas de los alumnos y un conjunto de herramientas desarrollado para el apoyo de esta metodología. Esta experiencia nos muestra que las competiciones como parte del método de evaluación incrementan la motivación de los alumnos y proporcionan un mecanismo para que el alumno demuestre sus habilidades, sus proyectos, comparta sus intereses y pueda compararse con otros. Así mismo, presentamos los resultados obtenidos en las encuestas realizadas a los alumnos sobre el uso de las competiciones, así como un experimento que analiza la correlación entre las notas reales obtenidas por los alumnos en las prácticas y la posición alcanzada en la competición.Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación TIN2009-13692-C03-03 y la Universidad Complutense de Madrid PIMCD-179

Uso de competiciones y sistemas de clasificación como metodología de evaluación de una asignatura

En este artículo describimos nuestra experiencia en el uso de una metodología de enseñanza activa y participativa orientada al aprendizaje de técnicas de Inteligencia Artificial entre los estudiantes de Informática. En concreto describimos una aproximación basada en competiciones para evaluar las prácticas de los alumnos y un conjunto de herramientas desarrollado para el apoyo de esta metodología. Esta experiencia nos muestra que las competiciones como parte del método de evaluación incrementan la motivación de los alumnos y proporcionan un mecanismo para que el alumno demuestre sus habilidades, sus proyectos, comparta sus intereses y pueda compararse con otros. Así mismo, presentamos los resultados obtenidos en las encuestas realizadas a los alumnos sobre el uso de las competiciones, así como un experimento que analiza la correlación entre las notas reales obtenidas por los alumnos en las prácticas y la posición alcanzada en la competición.Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación TIN2009-13692-C03-03 y la Universidad Complutense de Madrid PIMCD-179

Introducing empathy into recommender systems as a tool for promoting social cohesion

Contemporary theories of social cohesion emphasize the importance of people accepting and appreciating differences across social groups. The SPICE project aims to promote social cohesion by researching and developing tools and methods to support citizen curation for groups at risk of exclusion. We define citizen curation as a process in which citizens can interpret cultural objects in order to build representations of their own social group. Other groups can then engage with those interpretations in order to appreciate their perspective. In this position paper we discuss how research into empathy can be used to motivate the design of recommender systems that support people in looking beyond their own group and engaging constructively with alternative perspectives

Building case-based reasoning applications with myCBR and COLIBRI Studio

myCBR and COLIBRI Studio are two well-established opensource frameworks for building case-based reasoning (CBR) applications, though they follow different approaches and support different phases of the CBR application development. In a nutshell: Where myCBR supports its users in developing a knowledge model for representing cases, it more or less leaves the software developers alone when they try to develop an application that uses the generated knowledge model. COLIBRI Studio, on the other hand, is focused in the development of applications that use that knowledge model. As soon as you have a knowledge model COLIBRI Studio offers templates for a variety of application types and supports in generating its source code. This paper explains the strengths and weaknesses of both frameworks regarding the rapid development of CBR applications. It also shows how to use both of them in conjunction

CBR driven interactive explainable AI.

Explainable AI (XAI) can greatly enhance user trust and satisfaction in AI-assisted decision-making processes. Numerous explanation techniques (explainers) exist in the literature, and recent findings suggest that addressing multiple user needs requires employing a combination of these explainers. We refer to such combinations as explanation strategies. This paper introduces iSee - Intelligent Sharing of Explanation Experience, an interactive platform that facilitates the reuse of explanation strategies and promotes best practices in XAI by employing the Case-based Reasoning (CBR) paradigm. iSee uses an ontology-guided approach to effectively capture explanation requirements, while a behaviour tree-driven conversational chatbot captures user experiences of interacting with the explanations and provides feedback. In a case study, we illustrate the iSee CBR system capabilities by formalising a realworld radiograph fracture detection system and demonstrating how each interactive tools facilitate the CBR processes